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data-map.kr/covid19
https://www.gapminder.org/
https://ourworldindata.org/covid-deaths 1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. (반드시 2022년 데이터가 포함된 사례를 사용할 것. 이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에
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covid-19-summary-metrics-by-state-and-county/
https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#global-counts-rates
https://www.childrens.com/covid-19/systemwide-covid-19-data 데이터시각화
1. COVID-19 관련 데이터 시각화의 국내외 사례 3개를 찾고 비교하여 정리하시오. (반드시 2022년 데
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datarium 패키지를 설치, 로드한 후 콘솔에 dat<-marketing을 입력하면 marketing 데이터셋이 dat에 저장된다)
4. 한국, 미국, 프랑스, 일본의 COVID-19 신규 확진자 수의 시간에 따른 추이를 데이터 시각화로 비교하고 향후 추이에 대해 의견 기술하라(데
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데이터 시각화 사례
②어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술
2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점)
https://www.ted.com/talks/hans_rosling_let_my_dataset_change_your_m
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데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점)
https://www.ted.com/talks/hans_rosling_let_my_dataset_change_your_mindset (오른쪽 아래 메뉴에서 한글 자막 설정 가능)
3. R의 ggplot2 패키지에 내장된 msleep 데이터셋은 83가지 포유동물의
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사례와 비교분석
6. 분석의 틀
Ⅲ. 우리나라 핵폐기물 처리장 추진 사례
1. 추진현황
2. 사례
1) 안면도
2) 굴업도
3) 위도(부안)
3. 종합 및 논의
Ⅳ. 외국의 핵폐기물 처리장 성공 사례
1. 미국
2. 독일
3. 스웨덴
4. 종
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국내외 사례를 통한 스포츠 마케팅 분석
1. 해외 사례
2. 국내 사례
제5절 국내외 스포츠 리그의 비교 분석
1. 축구 리그
2. 야구 리그
제3장 결론
제1절 한국 기업들이 나아가야 할 스포츠 마케팅
1. NIKE처럼 스타를 발굴해내는 힘
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국내외 브랜드 구축 사례, 오리콤 브랜드 저널6호 Ⅰ. 서 론
1. 문제 제기
2. 연구의 필요성과 목적
3. 연구의 방법 및 절차
Ⅱ. 문화마케팅의 개념과 이론적 고찰
1. 문화마케팅의 이론적 배경
1) 문화의 개념 및 특
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국내외 모두 개선이 필요한 것으로 나타났다.
지금까지 개선사항에 대한 결론을 종합하고 투자우선순위를 고려하여 개선에 반영하여 국내의 시작단계인 교통약자 관련 지하철 이동시설 정비에 발전이 있을 것으로 판단된다.
- 참 고 문 헌 -
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관련 정책 검토
Ⅲ. 국내외 해양관광레저 사례분석
1. 국내사례
2. 해외사례
3. 시사점
Ⅳ. 해양관광레저산업의 현황 및 문제점
1. 해양관광레저산업의 현황분석
2. 해양관광레저산업의 문제점
Ⅴ. 해양관광레저산업의 전망 및 활성화
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관련 데이터를 분석하여 고객 대기 시간을 최소화하기 위한 최적의 인력 배치 방안을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 은행의 운영 비용을 절감할 수 있을 것입니다.
마지막으로, 데이터 분석 결과를 시각화하여 의사결
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데이터를 수집하는 방법은 무엇인가요?
예산을 수립할 때 고려해야 할 주요 항목은 무엇인가요?
재정 관리를 통해 교육의 질을 어떻게 높일 수 있을까요?
5. 교육 자료 준비
교육 자료를 준비할 때 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무
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사례 연구를 통해 실제 기업의 데이터 관리 전략을 분석하고, 문제 해결 능력을 기를 수 있었습니다.
또한, 데이터 분석 기술을 강화하기 위해 관련 교육을 수강했습니다. Excel, SQL 및 데이터 시각화 도구를 활용하여 데이터를 효과적으로 분석
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데이터가 실질적인 비즈니스 전략으로 연결되는 과정을 경험할 수 있었기에 더욱 값진 시간이었습니다. 동시에 데이터 사이언티스트로서 문제를 정의하고, 해결하고, 결과를 전달하는 전 과정을 스스로 체득할 수 있었던 중요한 계기였습니
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데이터 분석에 대한 관심
2. 성장 과정: 데이터 분석 기술 습득 과정, 관련 전공 또는 자격증
3. 직무 경험: 마케팅 캠페인 분석, 데이터 시각화 경험
4. 문제 해결 능력: 마케팅 성과 개선을 위한 데이터 분석 사례
5. 입사 후 포부: 데이
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다양한 정보의 데이터 저장(자동완성형 포함)
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