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I. 서론
데이터 분석 작업에 있어 전처리는 매우 중요한 작업이다. 특히나 시계열 데이터의 경우 본래의 특성으로 인하여 전처리 작업에 매우 유의해야 한다. 본 보고서에서는 시계열 데이터에 대한 전처리의 일환으로 특징 변환, 특징 공학
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시계열 데이터를 분석하는 기초적인 방법으로는 시각화, 통계적 기법의 적용, 그리고 초기 데이터 처리가 있습니다.
먼저, 시계열 데이터를 효과적으로 분석하기 위해서는 데이터의 전처리 과정이 매우 중요합니다. 데이터의 정제 및 변환을
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데이터 마트를 구성했다. 보건복지부, 보건복지정보개발원, 지자체 등의 보육행정 데이터, 국세청의 가구소득 현황, 통계청의 인구, 출생률, 전출입 현황 등의 자료를 수집하고 수집된 자료는 시계열분석, 단계별 시뮬레이션 등이 가능하도록
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데이터의 시계열 분석에서 중요한 단계입니다. 계절조정계열이 비정상 시계열일 수 있으나 차분을 통해 정상 시계열로 변환될 수 있음을 보여줍니다. 이는 시계열 모델링을 진행하기 전에 데이터를 적절히 전처리하고 변환하는 것이 중요함
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CRM, eCRM의 구축 효과 Page 69∼71
5-3. eCRM의 가반이 되는 Datawarehouse의 구축
1) 인터넷 데이터웨어하우스 구축 Page 72∼74
2) 고객관계관리와 데이터웨어하우스 구축 Page 74∼76
5-4. Web-mining의 도입 Page 77∼80
참고자료
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시계열분석과 그 응용』, 자유아카데미
제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』
김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미
안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양
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2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5 실험과정
4. 평가및토의
4.1 실험결과
4.2 결과평가
4.3 토의
4.4 시각적 표현 결과
5. 결론
6. 참고문헌
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보우트의 시계열 데이터가 있는 경우 56
(7). 시설규모 59
(8). 수역시설, 계류시설. 64
(9). 육상 계류시설. 64
(10). 정수 수역의 검토. 65
(11). 시설배치계획. 66
2. 고찰 68
Ⅴ. 결론 및 제언 70
1. 결론 70
2. 제언 71
참고 문헌 73
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설정 33
3.8 온라인 긴급 게시물 실시간 탐지 기법의 알고리즘 33
제 4장 실험 및 결과 분석
4.1 실험에 사용된 데이터 38
4.2 실험을 위한 전처리 작업 38
4.3 실험 대상 및 결과 41
제 5장 결론 및 향후 연구 47
참고문헌 49
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데이터를 수집하고, 텍스트 정제 및 토큰화 등의 전처리 작업을 진행합니다.
- 감성 분석 및 여론 분석: 감성 분석 기법을 사용하여 사용자들의 감정을 추출하고, 여론의 변화를 예측하는 모델을 구축합니다.
- 트렌드 예측 모델: 시계열 분석
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시계열 데이터를 효과적으로 분석하는 알고리즘 설계에도 많은 시행착오가 있었습니다. 하지만 팀원들과 함께 문제를 체계적으로 분류하고 역할을 분담하며, 데이터 전처리 자동화 스크립트를 작성하고 다양한 예측 모델을 비교 분석하는
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데이터의 불완전성과 시계열 데이터의 잡음(noise) 문제였습니다. 실제로 받은 교통량 데이터에는 결측치, 이상치가 포함되어 있어 이를 바로 사용할 수 없었습니다. 저는 먼저 데이터 전처리를 통해 결측치를 선형 회귀법과 평균값 대체 기법
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데이터 분석 역량 강화를 위해 현재 어떤 노력을 하고 있습니까?
Python과 R 프로그래밍을 꾸준히 학습하며 시계열 분석, 머신러닝, 데이터 시각화 등 다양한 기술을 실습하고 있습니다. 또한 금융 데이터셋을 활용한 개인 프로젝트를 진행해 실
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데이터 전처리와 모델 구현, 성능 평가를 담당했습니다. 데이터를 정제하고 시계열 분석을 위한 입력 시퀀스를 생성했으며, LSTM 모델을 설계하고 학습을 진행했습니다. 성능 개선을 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 평가 지표 분석에 주력했습니
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