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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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소셜 미디어 사용과 정신 건강 사이의 관계를 데이터에 기반하여 정신 건강을 증진시키는데 도움이 될 수 있는 솔루션2025.01.171. 시공간 제약의 관점 소셜미디어는 시공간적 제약을 허물어주는 역할을 한다. 물리적 제약으로 개인 간의 정서적 교류가 제한되던 것이 점점 없어지고 있으며, AI 정신건강 상담 챗봇을 통해 동일한 효과를 재현할 수 있다. 데이터 기반의 AI 챗봇은 언제든지 접속하여 자신의 건강 상태에 관한 상담을 진행할 수 있기에 개인의 정신건강 향상에 긍정적인 영향을 준다. 2. 개인 간 유대감의 관점 소셜미디어를 통해 개인은 자신의 관심사와 연관된 게시물들을 보다 빠르고 쉽게 찾아볼 수 있고, 자신과 유사한 집단에 손쉽게 접근할 수 있게 된다....2025.01.17
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데이터와 정보의 관계, 데이터 기반의 의사결정2025.01.151. 데이터와 정보의 관계 경영학 관점에서 바라본 데이터와 정보는 기업 운영과 의사결정에 필수적인 자료이다. 데이터를 정보로 가공하여 전략 수립과 의사결정에 활용하는 것이 성공적인 기업이 되기 위한 기초가 된다. 데이터와 정보는 기업의 전략적 의사결정을 지원하는 역할을 한다. 2. 데이터와 정보를 효과적으로 활용하기 위한 요구 및 필요 조건 정보화를 위해서는 적절하고 품질 좋은 데이터 수집, 효과적인 데이터 저장 및 관리 시스템, 그리고 인적 자원이 필요하다. 특히 데이터 품질 관리, 접근성, 보안 등을 고려한 정보 관리 시스템이 ...2025.01.15
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데이터사이언스 기반 데이터 분석 문제 발굴2025.11.151. 데이터 분석 프로세스 데이터 분석은 문제 정의, 데이터 수집, 전처리, 분석기법 적용, 결과 도출, 의사소통의 단계를 거친다. 이 중 가장 중요한 것은 문제 정의로, 정확한 문제 이해가 분석 방법 결정과 의사결정 오류 최소화에 필수적이다. 문제를 명확하게 정의하면 데이터 분석의 방향성이 결정되고 효율적인 해결책 도출이 가능해진다. 2. 비정규직 고용 동향 분석 우리나라의 비정규직 규모 추이와 연령계층별 분포를 분석하는 문제다. 청년 계층의 실업난과 비정규직 증가 현상이 전 연령층에 미치는 영향을 파악하기 위해 e-나라지표 사이...2025.11.15
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데이터 기반 스마트농업의 현재와 미래2025.11.151. 농업 데이터 활용 방안 온도, 습도, CO2 등의 환경 데이터와 생육 데이터를 수집하여 작물의 병해 발생을 예측하고 수확시기 및 수확량을 예측할 수 있습니다. 담배가루이 발생 데이터를 통해 바이러스 감염 확률을 예측하고 방제 시기를 결정하며, 레츠그로우 시스템으로 실시간 생육 데이터를 모니터링하고 타 농장과 비교하여 적정 환경조절을 수행합니다. 과거 데이터 기반 예측 모델을 통해 착과량을 계산하고 적과 및 착과 시기를 최적화하여 양분 낭비를 방지하고 수확량을 증대시킵니다. 2. 광환경과 온도 데이터의 중요성 식물 재배에서 광환...2025.11.15
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데이터기반투자공학입문 ) 여러분이 데이터에 기반하여 자산 배분을 하는 과정을 구현 및 기술하는 것이 해당 문제2025.01.211. 자산 배분 2025년 한 해의 투자를 위해 자산 배분을 실시하고자 한다. 뉴스, 데이터, 보고서 등을 바탕으로 자유롭게 내년 투자 방향을 제시하였다. 경제 전망 및 주요 이슈, 금융시장 전망을 고려하여 국채와 고급 회사채에 중점을 두고, 주식 비중은 축소하되 신흥국 주식의 저점 매수 기회를 포착하려 한다. 대체투자로는 원자재와 통화를 고려하여 리스크를 분산하고 수익을 극대화하는 전략을 채택하였다. 2. 모멘텀 전략 모멘텀 전략은 과거의 가격 움직임이 미래에도 지속될 것이라는 가정 하에, 과거 일정 기간 동안 상대적으로 높은 수...2025.01.21
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데이터 과학자와 플랫폼 기반 창직 기회2025.01.071. 데이터 과학자 데이터 과학자는 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고, 데이터 분석과 관련된 모든 업무에 종사하는 사람을 말한다. 현장에 존재하는 대량의 데이터를 수집하고 분석하기 위해 가공하고, 가공한 데이터를 바탕으로 분석하여 데이터가 의미하는 바를 해설해 제3자에게 효과적으로 전달하는 역할을 한다. 데이터 과학자에게는 데이터를 처리하고 분석하는 능력과 함께 데이터 시각화와 같은 분석 결과를 이해하기 쉽게 전달하고 표현하는 능력이 중요하다. 2. 플랫폼 기반 창직 기회 과거에는 개인이나 여러 집단이 수행했던 업무를 이제는 하...2025.01.07
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가디언의 데이터 저널리즘 사례 분석2025.04.271. 데이터 저널리즘 데이터 저널리즘은 뉴미디어의 등장으로 다양한 형태의 빅데이터가 쏟아져 나오면서 데이터를 기반으로 분석하여 특정 사회 현상이나 사건을 심층적으로 보도하는 새로운 언론사조입니다. 데이터 저널리즘의 특징은 통계학, 디자인, 프로그래밍, 통찰력 등 다양한 학문을 종합하는 것이며, 핵심정보와 가치, 통찰력을 제공하는 것이 중요합니다. 2. 가디언의 데이터 저널리즘 가디언은 1821년 창간된 주간지 'Manchester Guardian'에서 1959년 8월 이후 'The Guardian'으로 개칭된 영국의 유명 언론사입니...2025.04.27
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빅데이터 기반 스마트 도시: 코펜하겐 사례 연구2025.11.181. 스마트 도시와 빅데이터 스마트 도시는 빅데이터 기술을 활용하여 도시 운영을 효율화하는 개념입니다. 코펜하겐은 2012년 탄소 중립 도시 선언 이후 빅데이터 기반 스마트 도시 기반을 강화했습니다. 2014년 설립된 코펜하겐 솔루션 랩(CSL)은 유동인구 분석, 기후변화 측정, 디지털 서비스 강화, 데이터 기반 도시환경 개선 등 다양한 분야에서 연구를 수행하며 2017년 스마트시티 지수에서 전 세계 1위로 선정되었습니다. 2. 친환경 교통 시스템과 유동인구 분석 코펜하겐은 자전거 중심의 교통체계를 구축하여 친환경 교통 수단을 촉진...2025.11.18
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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
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