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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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30점 만점 방통대 데이터정보처리입문 2023-1학기2025.01.261. 출생성비 추이 1990년부터 2021년까지의 전국, 서울, 부산의 연도별 출생성비 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 전국적으로 1990년 116.5에서 점차 감소하여 2021년 105.1까지 감소하는 경향을 보였으며, 서울과 부산도 유사한 추이를 보였다. 다만 2000년대 중반 이전에는 부산의 출생성비가 서울보다 높았으나 이후 큰 차이가 없어졌다. 2. 합계출산율 추이 1993년부터 2021년까지의 전국 합계출산율 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 합계출산율은 1993년 1.654에서 점차 감소하여 2021년 0.808까지 감소하...2025.01.26
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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
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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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파이썬 시험3 (답지 포함)2025.01.241. Python 코드 작성 및 실행 이 문제에서는 Python 코드를 작성하고 실행하는 능력을 평가합니다. 학생들은 주어진 코드의 일부를 완성하고, 새로운 코드를 작성하여 원하는 결과를 출력해야 합니다. 이를 통해 Python 프로그래밍 기초 지식과 문제 해결 능력을 확인할 수 있습니다. 2. 배열 생성 및 기본 연산 이 문제에서는 Python의 배열 생성 및 기본 연산 능력을 평가합니다. 학생들은 1차원 배열과 2차원 배열을 생성하고, 각 요소에 대한 연산을 수행해야 합니다. 이를 통해 Python의 배열 처리 기능에 대한 이해...2025.01.24
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2024년 1학기 방송통신대 기말과제물 데이터시각화2025.01.251. 뉴스에 데이터 시각화 사례 이 데이터 시각화는 1900년부터 2018년까지 미국의 눈으로 본 세계에 대한 차트이다. 뉴욕 타임즈의 741,681개의 섹션 전면 헤드라인을 분석하여, 1900년부터 2018년까지 매월 전 세계에서 미국인들의 관심을 가장 많이 끈 국가가 어디인지 보여준다. 또한 각 연도와 관련하여 페이지의 좌측에는 해당 연도에 해당하는 헤드라인 기사를 3개 보여주면서, 실제로 어떤 이유에서 미국의 관심을 그 국가가 끌게 되었는지 알게 해준다. 흥미로운 사실은 20세기 초에는 영국의 주요 관심 국가였는데, 2000년...2025.01.25
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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선거 여론조사 그래프 왜곡 사례 분석2025.01.041. 그래프 왜곡 사례 최근 선거 기간 동안 여러 미디어에서 여론조사 결과를 왜곡하여 보도하는 사례가 많이 발생했습니다. 이는 그래프 표현의 원칙을 위반한 것으로, 특정 정치적 목적을 위해 의도적으로 그래프를 조작한 것으로 보입니다. 이러한 행위는 선거의 공정성을 해치고 유권자들의 판단에 악영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 그래프 표현의 원칙을 준수하고 공정한 보도를 해야 할 것입니다. 1. 그래프 왜곡 사례 그래프 왜곡은 데이터를 잘못 표현하거나 해석하여 잘못된 결론을 내리게 하는 문제입니다. 이는 데이터 분석 과정에서 발생할 수...2025.01.04
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태블로를 이용한 데이터 시각화 사례분석2025.01.191. 태블로(Tableau)의 소개 태블로(Tableau)는 사용자가 데이터를 시각적으로 분석하고 이해할 수 있도록 도와주는 비즈니스 인텔리전스(BI; Business Intelligence) 도구이다. 태블로는 비즈니스 인텔리전스 도구이자 데이터 시각화 도구로, 누구나 쉽게 배워서 사용할 수 있으며 많은 사람들이 사용하고 있어 참고 자료를 쉽게 찾아볼 수 있다. 2. 태블로(Tableau) 차트 종류 태블로에서 제공하는 다양한 차트 종류에는 막대 그래프, 라인 차트, 파이 차트, 분산형 차트, 박스 플롯, 히스토그램, 하이라이트 ...2025.01.19
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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
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