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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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생명과학실험 ELISA 실험 레포트2025.01.161. 항원-항체 반응 항체(antibody) 또는 면역글로불린(immunoglobulin, Ig)은 항원(antigen)과 특이적으로 결합하여 항원-항체 반응을 일으키는 물질이다. 항체의 기본 구조는 Y자 모양이며, heavy chain 2개와 light chain 2개로 이루어져 있다. 항체의 결합 특이성은 무거운 사슬과 가벼운 사슬의 가변 영역의 아미노산 잔기에 의해 결정된다. 2. ELISA 실험 방법 ELISA(Enzyme-Linked ImmunoSorbent Assay)는 항원-항체 상호작용을 이용해 항원이나 항체를 정성 ...2025.01.16
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거시지표 예측 보고서2025.04.301. 고용 고용율은 지수평활법과 회귀분석을 통해 예측되었습니다. 지수평활법으로 분석한 5월 고용율 예측값은 59.71688이고, 회귀분석으로 도출한 예측값은 60.14719입니다. 두 분석수치의 평균값은 59.93204로 나타났습니다. 2. 실업률 실업률은 지수평활법과 회귀분석을 통해 예측되었습니다. 지수평활법으로 분석한 5월 실업률 예측값은 4.318이고, 회귀분석으로 도출한 예측값은 4.10968입니다. 두 분석수치의 평균값은 4.21384로 나타났습니다. 3. 생산 광공업생산지수는 지수평활법과 회귀분석을 통해 예측되었습니다. ...2025.04.30
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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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엑셀에서 회귀식 구하기 대 인공신경망의 회귀식 구하기2025.05.101. 엑셀에서의 회귀식 구하기 엑셀에서도 회귀식을 구하는 기능을 제공하지만, 데이터의 복잡성과 비선형적인 관계를 모델링하는 데에는 한계가 있습니다. 엑셀에서는 선형 회귀식, 지수 회귀식, 로그 회귀식, 다항식 회귀식 등 다양한 형태의 회귀식을 구할 수 있으며, R-squared 값을 통해 회귀식의 적합도를 평가할 수 있습니다. 그러나 R-squared 값만으로는 비선형적인 관계를 가진 데이터에 대한 적합도를 완전히 판단할 수 없으므로, 시각적인 확인과 다른 평가 지표를 함께 고려해야 합니다. 2. 인공신경망에서의 회귀식 구하기 인공...2025.05.10
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2023년 1학기 통계학개론 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 히스토그램 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 히스토그램을 그렸습니다. 히스토그램을 통해 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 2. 상자그림 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 상자그림을 그렸습니다. 상자그림을 통해 데이터의 다섯 수치 요약(최소값, 1사분위수, 중앙값, 3사분위수, 최대값)을 확인할 수 있습니다. 3. t 검정 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 t 검정을 수행했습니다. t 검정 결과 p-value가 매우 작게 나와 해당 데이터가 통계적으로 유의미하다고 해석할 수 있습니다. 4. 대응...2025.01.25
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방송통신대학교 통계데이터학과) 통계학개론 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 통계학 개론 이 자료는 방송통신대학교 통계데이터학과 학생이 작성한 통계학 개론 과목의 출석과제물입니다. 과제물에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다: 1) 어느 마을 초등학생 16명의 1년 동안 읽은 책 수에 대한 데이터 분석 (히스토그램, 상자그림, 다섯수치요약, 평균 비교 검정), 2) 다이어트 보조제 복용 전후 체중 변화에 대한 가설 검정, 3) 스마트폰 소유 여부와 안경 착용 여부의 독립성 검정, 4) 국어점수와 영어점수의 상관관계 및 회귀분석. 1. 통계학 개론 통계학은 데이터를 수집, 분석, 해석하는 학문으로, ...2025.01.26
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데이터 마이닝, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법은 모형을 설정하고 모수를 추정하는 방식이며, 알고리즘 접근법은 정해진 알고리즘으로 계산하여 결과를 분석하는 방식이다. 각각의 장단점이 있으며, SNS 텍스트 데이터 분석에 활용할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀모형 적합 와인 품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하였다. alcohol 변수만 사용한 모형, sulphates 변수만 사용한 모형, 그리고 유의미한 ...2025.01.25
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노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까? RANSAC (파이썬 예제 포함)2025.01.191. 데이터 노이즈 처리 데이터 분석을 할 때 노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 처리할 수 있을까? 이상치 데이터를 제거하는 것은 어려울 수 있으므로, 노이즈에 강한 모델을 찾는 것이 중요하다. RANSAC 알고리즘은 무작위 샘플링과 반복적인 검증 과정을 통해 노이즈의 영향을 최소화하고 신뢰할 수 있는 모델을 찾는 방법이다. 2. RANSAC 알고리즘 RANSAC 알고리즘은 1) 무작위 샘플 선택, 2) 모델 적합, 3) 인라이어와 아웃라이어 구분, 4) 모델 평가, 5) 반복의 과정을 거친다. 이를 통해 노이즈가 많은 데이터에서도...2025.01.19
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 전략2025.01.191. 수요 예측 방법 과거 데이터 분석, 회귀 분석, 머신러닝 모델 등 다양한 방법을 활용하여 전동 킥보드의 수요를 예측할 수 있다. 과거 이용 데이터를 분석하여 시간대별, 요일별, 계절별 이용 패턴을 파악하고, 날씨, 인구 밀도, 교통 상황 등 다양한 변수와의 관계를 분석하여 수요를 예측할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 활용하면 복잡한 패턴을 정확하게 포착할 수 있어, 수요 예측의 정밀도가 향상될 것이다. 2. 필요한 데이터 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 과거 이용 데이터, 인구 및 인구 이동 데이터, 날씨 데이터, 교통 ...2025.01.19
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