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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터 분석을 위한 대표적인 기법으로 이동 평균법, ARIMA 모델, 지수 평활법, 심층 신경망을 이용한 예측 등이 있다. 각 기법은 데이터의 특성에 따라 장단점이 다르며, 적절한 기법을 선택하여 활용하는 것이 중요하다. 이동 평균법은 단기 변동을 완화하고 장기 경향을 파악하는 데 유용하며, ARIMA 모델은 트렌드와 계절성을 고려한 예측에 적합하다. 지수 평활법은 최근 데이터에 가중치를 두어 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 심층 신경망은 복잡한 패턴의 비선형 데이터 분석에 강점이 있다. 2....2025.01.26
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증, 데이터 시각화를 활용한 기후위기 설득2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터에는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인이 존재한다. 이를 분석하기 위해 평활화(smoothing), 차분(differencing), 변수변환 등의 기법을 활용할 수 있다. 평활화는 주기가 짧은 변동요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하고, 차분은 추세변동을 제거하며, 변수변환은 시계열을 선형화하는 데 도움이 된다. 각 기법의 장단점과 예시를 제시하였다. 2. A/B 검증 추천시스템의 성능 평가를 위해 A/B 검증이 활용된다. 전체 고객을 무작위로 A, B 그룹으로 나누고, A 그...2025.01.26
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시계열 자료 분석과 활용2025.05.011. 시계열 데이터 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터로, 다양한 변수 간의 인과관계를 분석하는 데 활용됩니다. 시간 간격은 연도별, 계절별, 월별, 일별 등 다양하게 사용되며, 일반적으로 월 단위가 가장 많이 사용됩니다. 시계열 데이터의 특징은 시간의 영향을 받고 서로 독립적이지 않다는 점입니다. 따라서 새로운 분석 방법이 필요합니다. 2. 시계열 데이터의 활용 시계열 데이터는 공학의 신호 처리와 관련이 높으며, 경제학에서 널리 사용되는 방법론입니다. 계량경제학, 금융학, 거시경제학 분석에 활용됩니다. 또한 시...2025.05.01
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터정보처리입문2025.01.251. 연도별 전국 총출생성비 분석 1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하였다. 총출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 것으로, 1990년 이후 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 다만 1990년대 중후반 이후에는 하락 속도가 다소 완화되고 있는 것으로 나타났다. 2. 서울과 부산의 총출생성비 비교 1990년부터 2022년까지의 연도별 서울과 부산의 총출생성비를 하나의 시계열도표에 나타내고 비교하였다. 대체로 2005년 이전에는 부산이 서울보다 총출생성비가 ...2025.01.25
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 서비스 활성화 전략2025.01.241. 수요 예측의 개념 수요 예측은 미래의 수요를 예측하는 과정으로, 과거 데이터를 기반으로 특정 서비스나 제품이 미래에 어느 정도 사용될지를 예측하는 것입니다. 정확한 수요 예측은 자원 배분의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 특히 전동 킥보드 서비스 제공 기업의 경우 킥보드의 적재적소 배치가 필수적이기 때문에 수요 예측이 더욱 중요합니다. 2. 수요 예측 방법 전동 킥보드 수요 예측을 위한 대표적인 방법으로는 시계열 분석, 회귀 분석, 인공지능(AI) 기반 예측 등이 있습니다. 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴...2025.01.24
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1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비 시계열 분석2025.01.251. 총출생성비 시계열 분석 1990년부터 2022년까지의 전국 총출생성비 데이터를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였습니다. 데이터 분석을 위해 R 프로그래밍 언어를 사용하여 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림 등의 시각화 기법을 적용하였습니다. 이를 통해 데이터의 분포와 특성을 파악할 수 있었습니다. 1. 총출생성비 시계열 분석 총출생성비는 한 여성이 가임기 동안 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 나타내는 지표입니다. 이 지표는 인구 변화와 관련된 중요한 정보를 제공합니다. 시계열 분석을 통해 총출생성비의 추이와 변화 ...2025.01.25
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방송통신대_빅데이터의이해와활용_중간과제(24년도 2학기, 만점)2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법으로 이동평균 모델, 지수평활법, 자기회귀이동평균 모델(ARMA)을 선택하여 각각의 장단점을 설명하였습니다. 이동평균 모델은 데이터의 변동을 부드럽게 만들어 전체적인 추세를 파악할 수 있지만 미래 예측에 한계가 있습니다. 지수평활법은 최신 데이터에 더 큰 가중치를 주어 노이즈를 제거하고 예측이 가능하지만 복잡한 모델이라 계절성이나 장기적인 패턴을 반영하기 어렵습니다. ARMA 모델은 자기회귀와 이동평균을 결합한 복합 모델로 더 정확한 예측이 가능하지만 변수 설정이 까다...2025.01.26
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 이용 활성화 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 A기업은 전동 킥보드의 이용량(수요)을 예측하기 위해 시계열 분석과 회귀 분석을 결합하는 방법을 사용할 수 있습니다. 시계열 분석을 통해 과거 이용량 데이터의 패턴을 파악하고, 회귀 분석을 통해 기상, 인구, 대중교통 등 다양한 요인들이 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 A기업은 수요 예측을 위해 과거 이용량 데이터, 기상 데이터, 인구 밀도 및 이동 데이터, 대중교통 데이터, 이벤트 및 행사 데이터 등을 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 다양한 요인들이 전동 킥보드 이용량에 미...2025.01.19
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2023년 1학년 1학기 방통대 데이터정보처리입문 출석수업 중간과제(만점)2025.01.251. 출생성비 출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 지표로, 1990년부터 2021년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였다. 1990년부터 1997년까지 다소 급격한 하락을, 이후로는 완만한 하락세를 보이고 있다. 또한 서울과 부산의 총출생성비를 비교하여 설명하였는데, 1990년부터 1998년까지 부산이 서울보다 높았으나 이후 점진적으로 감소내지 약화되다가 2002년부터 서울이 부산보다 높아지는 역전현상이 발생하였다. 2. 합계출산율 합계출산율은 한 여자가 가임기간 동안 낳을 것으로 예상되...2025.01.25
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