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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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전동 킥보드 수요 예측 및 활성화 전략2025.04.251. 전동 킥보드 수요 예측 방법 전동 킥보드의 수요를 예측하기 위해서는 지수평활법과 시계열 분해법을 사용하는 것이 좋다. 지수평활법은 과거 데이터를 반영하되 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 수요 변화 추이를 파악할 수 있다. 시계열 분해법은 계절성, 추세, 불규칙 변동 등 다양한 요인을 고려하여 수요를 예측할 수 있다. 이를 통해 전동 킥보드 수요의 변동 요인을 면밀히 분석할 수 있다. 2. 전동 킥보드 수요 예측에 필요한 데이터 전동 킥보드 수요 예측을 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요하다: 1) 전동 킥보드 이용량 ...2025.04.25
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마이크로 모빌리티 수요 예측 및 활성화 전략2025.01.141. 마이크로 모빌리티의 개념 마이크로 모빌리티(Micro Mobility)란, 무동력 또는 전기 기반 등의 친환경 동력을 활용한 1~2인용 소형 이동수단을 말한다. 주로 근거리에 이용하며 대표적인 마이크로 모빌리티 기기로는 전동 킥보드, 전기 스쿠터, 공유 자전거 등이 있다. 2. 마이크로 모빌리티 시장 현황 마이크로 모빌리티의 성장 배경에는 대도시화 현상, 스마트폰의 발전, 위치 기반 시스템의 정확도 향상 등을 꼽을 수 있다. 2023년 한화 약 69조에서 2030년 한화 약 636조 7500억원으로 성장가능성을 전망하고 있다....2025.01.14
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마이크로 모빌리티 서비스의 수요 예측과 안전 대책2025.01.161. 마이크로 모빌리티 개념 마이크로 모빌리티는 도시 내 짧은 거리 이동을 위한 작고 가벼운 전동 이동 수단을 일컫는 개념입니다. 대표적인 마이크로 모빌리티 차량으로는 전기 킥보드, 전기 자전거, 전기 스쿠터, 전기 휠 등이 있습니다. 이러한 이동 수단은 환경친화적이며 소음도 적어 도시 대중들에게 접근성이 용이합니다. 2. 마이크로 모빌리티 현황 한국에서는 공유 경제 서비스가 활성화되면서 전동 킥보드 공유 서비스 스타트업들이 성공을 거두고 있습니다. 현대자동차 등 자동차 기업들도 라스트 마일 서비스를 통해 국내 마이크로 모빌리티 시...2025.01.16
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마이크로 모빌리티 서비스의 효과적인 수요 예측2025.01.201. 수요 예측 마이크로 모빌리티 서비스인 전동 킥보드의 수요를 정확하게 예측하기 위해서는 과거의 이용 기록 데이터와 더불어 계절적인 변동, 특별한 이벤트 등 다양한 외부 요인을 종합적으로 고려해야 합니다. 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있는 정교한 예측 모델을 구축하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 수집 수요 예측을 위해서는 사용자의 주행 패턴, 이용 시간대, 이동 거리 등의 이용 기록 데이터와 날씨 정보, 이벤트 및 축제 일정 등 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 이렇...2025.01.20
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국제금융론: 환율과 국제수지 항목 시계열 분석2025.01.241. 환율 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 원/달러 환율 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 환율의 변동 추이와 주요 변동 요인을 파악할 수 있습니다. 2. 경상수지 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 경상수지 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 한국의 경상수지 변동 추이와 주요 요인을 분석할 수 있습니다. 3. 직접투자 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년...2025.01.24
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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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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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시계열 자료 분석을 통한 경제 및 기후변화 동향 파악2025.05.101. 시계열 자료 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 데이터를 분석하여 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이다. 본 자료에서는 기온 및 국내총생산 자료를 활용하여 기후변화와 경제성장률, 물가상승률 등의 추이를 분석하였다. 분석 결과, 기온 상승과 실질소득 감소 등의 문제점이 확인되었으며, 이를 해결하기 위한 정책적 시사점을 제시하였다. 2. 기후변화 분석 1970년부터 2021년까지의 기온 자료를 분석한 결과, 전반적인 기온 상승 추세가 확인되었다. 이를 통해 기후변화가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 향후 기후변화에...2025.05.10
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