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분석을 수행하여 회귀직선의 기울기와 절편을 구하시오. (3점)
8. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)를 세로축으로, 연구 시작 시점에서의 성과점수(t1)를 가로축으로 하는 산점도를 그리고, 그 위에 7번에서 구한 회귀직선을 그리시오. 그래프
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데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.
1. 변속기의 종류(am)에 따라 연비(mpg)의 평균이 달라지는지 검정하시오.
(단, 변속기의 종류에 따라 분산이 다르다고 가정한다.) (3점)
head(mtcars, 3)
t.test(mpg ~ am, data=mtcars)
Welch Two Sample t-test
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시점의 불안점수의 피어슨 상관계수를 구하시오. (3점)
2-(3) 첫 번째 시점의 불안점수를 독립변수로, 두 번째 시점의 불안점수를 종속변수로 하는 단순선형회귀분석을 수행하여 회귀직선의 기울기와 절편을 구하시오. (3점)
3. 참고문헌
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2022년 2학기 방송통신대 R데이터분석 출석수업대체과제물)R datarium 패키지에 내장된 performance 데이터셋은 남녀 60명의 성별 스트레스그룹 연구 시작 시점에서의 성과점수 연구종료시점에서의 성과점수의 데이터를 포함하고 있다 등
목차
R
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(방송대) 비정형데이터분석, 중간 과제물 (2022 2학기, 30점 만점, R코드있음)
목차
1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 기술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의) 사례를 들어 비교하고 설명하시오. (9점)
2. 빅데이터 시대에 접어
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따른 휴대폰 만족도 차이 분석
바. 휴대폰의 디자인 및 인지도에 대한 요인분석
사. 군집에 따른 전략 설계 방향
아. 휴대폰 만족도에 영향을 미치는 변수 분석
3.결론
4.논문을끝내면서
5.참고문헌
6.SAS 프로그램
7.DATA
8.설문지
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분석틀 - 6
3.2 연구대상 및 범위 - 7
3.3 자료 수집 - 8
3.4 분석 방법 - 8
4. 사례분석 - 8
4.1 한반도 대운하의 의사결정 - 8
4.2 한반도 대운하에서 4대강 사업으로 리프레이밍 - 10
4.3 찬반집단의 의사결정과정에 비교 - 12
5. 결론 및 제언 - 13
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3. 변수 46
4. 자료의 분석방법
Ⅳ. 연구 결과
1. 기업의 조직학습구축현황
2. 조직학습구축정도와 조직성과의 상관 분석 결과
3. 조직학습 구축정도와 조직성과
Ⅴ. 결론
1. 요약
2. 결론
3. 제언
참고문헌
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분석
제 3 장 직무스트레스의 극복방안
제 1 절 선행연구별 조직수준의 스트레스 극복프로그램
제 2 절 조직적 차원에서의 조직 내 스트레스 관리방안
제 3 절 개인적 차원에서의 조직 내 스
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분석단위를 통해 이를 인식하는 조직 구성원의 직무만족, 이직의도 등을 파악하고자 한다.
연구결과를 토대로 개인 커뮤니케이션 스타일의 중요성을 알리고 조직 발전과 효과적인 조직 커뮤니케이션 방향을 제시하고자 아래 5가지 사항을 연
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분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바지할 수 있는 데이터 수집
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분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바지할 수 있는 데이터 수집
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분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하게 된 동기와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 중장기적 목표에 대해 구체적
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이 과정에서 Python과 R을 활용하여 데이터를 처리하고, 분석 결과를 시각화하여 팀원들에게 발표하는 경험을 하였습니다. 이러한 경험은 실제 업무에서 데이터 분석의 중요성을 체감하게 해주었습니다.
더불어, 데이터 분석 관련 자격증을 취
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데이터 분석과 관련된 프로젝트를 통해 실제 비즈니스 문제 해결 능력을 키웠습니다. 50만 건 이상의 고객 거래 데이터를 수집·전처리하여 매출 예측 모델을 구현하였으며, 이 과정에서 파이썬과 R을 활용하여 데이터 클렌징, 시각화, 분석을
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