총 75개
-
데이터 시각화의 윤리적 책임2025.01.131. 데이터 시각화의 오류 최저임금 데이터 시각화에서 수직축 눈금의 조작은 정보의 전달 방식에 있어 중대한 오류를 나타낸다. 수직축의 눈금 간격을 일정하지 않게 설정하여 실제 수입 변화보다 훨씬 크거나 작게 보이도록 만들어, 소비자들이 해당 데이터를 바탕으로 한 정책이나 경제 상황에 대해 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 책임 데이터 시각화의 윤리적 책임은 정보를 전달하는 데 있어 근본적인 요소이다. 데이터 시각화를 담당하는 개인이나 기관은 소비자에게 정확한 정보를 전달하는 데 있어 윤리적 책임이 있다. 데...2025.01.13
-
2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화2025.01.251. 좋은 데이터 시각화의 사례 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다....2025.01.25
-
데이터 시각화, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 시각화의 사례 1970년부터 2022년까지 발생한 학교 총기 사건의 피해자 데이터를 시각화한 사례는 효율적이며 명료하다. 많은 데이터를 하나의 지도에 나타내어 어느 지역에서 어떤 규모의 사고가 났는지를 한눈에 볼 수 있다. 2. 데이터 시각화의 역할 한스 로슬링의 TED 강의에서는 다양한 지표들을 활용한 동적 데이터 시각화를 통해 잘 된 데이터 시각화가 방대하고 복잡한 자료를 한눈에 명료하게 볼 수 있게 하며 데이터를 잘 인지할 수 있게 도와준다는 것을 확인할 수 있었다. 3. 포유동물의 몸무게와 뇌 무게 msleep ...2025.01.25
-
머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
-
데이터로부터 분포 추정하기2025.05.091. 분포 추정 데이터 분석에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 주어진 데이터로부터 분포를 추정하는 것입니다. 분포 추정은 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 통계적 추론과 예측을 위한 기반을 마련하는 핵심 과정입니다. 분포 추정은 주로 확률분포를 가정하고 해당 분포의 파라미터를 추정하는 과정으로 수행되지만, 때로는 데이터가 정규분포나 다른 특정한 분포를 따르지 않는 경우도 있습니다. 이럴 때는 비모수적인 방법이나 시각적인 평가를 통해 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 2. 비모수적 방법 비모수적 방법은 통계학에서 사용되는 개념으로, ...2025.05.09
-
세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
-
방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
-
R 언어를 이용한 데이터 크롤링 및 가공2025.04.261. R 언어 R 언어는 통계 및 데이터 분석을 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. R 언어를 이용하여 데이터 크롤링, 전처리, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. R 스튜디오는 R 언어를 사용하기 위한 대표적인 IDE로, 기본적인 통계 및 시각화 기능을 제공하며 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 분석도 가능합니다. 2. 데이터 크롤링 데이터 크롤링은 웹 상의 데이터를 자동으로 수집하는 기술입니다. R 언어의 twitteR 패키지를 이용하면 트위터 데이터를 크롤링할 수 있습니다. 이를 통해 트위터 데이터를 수집하고 전처...2025.04.26
-
특허맵의 작성 목적과 특허맵 도시 방법2025.01.271. 특허맵 작성 목적 특허맵 작성의 주요 목적은 기술 정보의 시각화를 통해 효율적인 정보 전달을 가능하게 하고, 기술 개발 및 비즈니스 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공하는 데 있다. 특허맵은 방대한 특허 데이터를 체계적으로 정리하여 기업과 연구자가 필요로 하는 정보를 직관적으로 제공한다. 특허맵 작성 목적은 기술 동향 분석, 시장 진입 전략 수립, 연구개발 투자 방향 설정 등으로 다양하며, 이를 통해 기업은 경쟁사의 기술 전략을 파악하고, 자사의 기술 개발 방향을 조정할 수 있다. 또한 특허맵은 법적 위험을 줄이는 데 중요한 ...2025.01.27
-
빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.181. 데이터 수집 이 단계는 기업 내부와 외부에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 모으는 과정을 말한다. 이 과정에서는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 수동이나 자동으로 수집하는 기술이 필요하다. 예를 들어, 기업 내부 데이터는 ETL(Extraction, Transformation, Load) 솔루션을 통해 추출, 변환, 적재하는 방식으로 확보할 수 있으며, EII(Enterprise Information Integration)를 활용하여 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 외부 데이터의 경우, 웹 크롤링 엔진을 사용하여 인...2025.01.18
1 / 8
