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특허맵의 작성 목적과 특허맵 도시 방법2025.01.281. 특허맵 작성 목적 특허맵을 작성하는 목적은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 기술 분석을 통해 기술의 발전 단계와 핵심 기술의 분포를 확인할 수 있습니다. 둘째, 경쟁사 전략 분석을 통해 경쟁사의 강점과 약점을 식별하고 차별화된 기술 전략을 구상할 수 있습니다. 셋째, 기술의 공백을 식별하여 연구개발의 새로운 기회를 발견할 수 있습니다. 2. 특허맵 작성 방법 특허맵 작성 방법은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 1) 데이터 수집 및 분류: 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 특허 데이터를 수집하고 기술 분야, 출원인, ...2025.01.28
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비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 개인정보, 가명정보, 익명정보 개인정보는 생존하는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 등에 의해 개인을 식별할 수 있는 정보를 의미한다. 가명정보는 개인정보에 속하지만 개인의 동의 없이 활용이 가능한 정보로, 개인을 식별할 수 있는 정보를 마스킹하거나 범주화하여 제공한다. 익명정보는 개인을 식별할 수 없는 수준으로 정보를 변경한 것을 의미한다. 가명정보 활용이 개인정보 보호 측면에서 주의가 필요한데, 가명정보도 추가 정보가 있으면 개인을 식별할 수 있기 때문이다. 2. 비정형데이터 분석의 중요성 빅데이터 시대에 접어들면서...2025.01.24
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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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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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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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[한국방송통신대학교] 2021년도 1학기 컴퓨터과학과 데이터정보처리입문 출석수업과제물 A+ (성적우수졸업)2025.01.251. 전국 총출생성비 추이 2009년부터 2019년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고, 도표를 이용하여 경향을 설명하였습니다. 출생성비는 '(남자 출생아 / 여자 출생아) × 100' 로 계산할 수 있는데, 쉽게 말해 여아 100명당 남아수를 의미합니다. 2011년은 전년도에 비해 다소 큰 감소폭을 보였으나, 이후 5년간은 매우 완만한 감소세를 보입니다. 다만 2017년에는 106.3으로 2016년에 비해 다소 남아가 증가한 모습을 보이는데, 이듬해부터 다시 평년과 비슷한 수치로 돌아왔습니다. 자연 출생성비는 대략...2025.01.25
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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
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파이썬과R 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 교재 연습문제 3장 1번, 2번, 3번 4장 7번, 8번, 9번 8장 2번2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R에서 데이터프레임은 data.frame 함수로 생성한다. 데이터프레임을 구성할 원소를 설정하고, 행의 이름을 지정할 수 있다. 또한 문자열을 'factor'로 처리할지 여부를 선택할 수 있다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 파이썬에서 딕셔너리는 키(key)와 값(value)을 매핑시킨 자료형이다. 키는 불변객체의 자료형이어야 하며, 값은 자료형의 제한이 없다. 리스트나 튜플과 같은 가변객체는 키가 될 수 없다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 생성할 수 있다...2025.01.26
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방통대 [데이터시각화] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 29페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 워드 클라우드 워드 클라우드는 텍스트 데이터에서 단어의 빈도 수가 높을수록 큰 글씨로 표현하는 시각화 기법이다. 주제나 핵심 키워드를 쉽고 효과적으로 전달할 수 있다는 장점이 있다. SNS 데이터에서 인기 키워드를 찾거나 연설문에서 핵심 내용과 주제를 찾는데 유용하게 사용될 수 있다. 또한 온라인 게시글에서 여론을 찾아내기도 하며 고객 리뷰에 대한 요약을 제공하기도 한다. 특히나 미국 대선 때 사용되는 워드 클라우드에서는 각 후보자의 핵심 공약이나 정책 방향, 이슈, 유권자들이 중요하게 생각하는 가치관을 직관적으로 확인할 수 ...2025.01.25
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조선대학교 공업경영 통계적분석 과제 풀이2025.04.251. 단순 회귀 모형 광고비를 독립변수 Xi로, 신규고객수를 종속변수 Yi로 하는 단순 회귀 모형식을 구해야 합니다. 이를 통해 광고비와 신규고객수 간의 관계를 분석할 수 있습니다. 2. 결정계수 R^2 회귀식의 결정계수 R^2를 계산하여 광고비 지출과 신규고객수 사이의 인과관계를 설명해야 합니다. R^2 값이 높다면 두 변수 간 강한 상관관계가 있다고 볼 수 있습니다. 3. 신규고객수 예측 휴대폰 제조 기업3이 내년에 광고비를 45천만원 사용할 경우, 단순 회귀 모형을 이용하여 예상되는 신규고객수를 추정해야 합니다. 1. 단순 회...2025.04.25
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