|
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
|
|
|
데이터 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 데이터 수집 방법 네 가지를 기술하시오. (2점) 또한 제시한 네 가지 방법 중 한 가지 방법을 택하여 직접 데이터를 수집하고 수집된 데이터의 특징을 기술하시오. (4점)
1) 빅데이터 환경에서 효과적
|
|
|
시계열 분석 등 고차원 분석업무 수행분석 속도를 고속화하기 위하여 분석 결과를 실체화된 뷰 형태로 저장해둠 여러 수준에서의 집계(aggregation) 연산이 요구됨 25.1 소개
25.2 데이터 웨어하우스의 특징
25.3 데이터 웨어하우스를 위한
|
|
|
데이터로 추출하여 시계열 그래프로 보여 준다. 아래 그림은 중국의 주요 지도자인 Mao Zedong, Deng Xiaoping, Xi Jinping을 구글 Ngram Viewer으로 검색한 결과이다.
마오쩌둥은 1970년대 중후반부터 빈도수가 급증한다. 아마도 이 시기 미국과 중국의 교
|
|
|
시계열 분석이란 무엇인가?
- 시계열로부터 요약 및 기타 통계 정보를 추출하는 프로세스이다.
- 시계열 데이터에 대한 통계 접근법이나 추세와 계절성 분석을 말한다.
- 입력값에 해당하는 특징과 출력값에 해당하는 목표 사이의 분포, 추
|
|
 |
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
|
|
|
시계열분석과 그 응용』, 자유아카데미
제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』
김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미
안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양
|
|
|
Data/PDFData/0096JBC/jbc-13-90.pdf
2) 20121127-SPSS 의학통계분석_건국대학교병원
3) 보건복지부 암등록통계(통계청 승인통계 11744호 1. 서론
2. 관련연구
2.1 데이터 연구 툴
2.2 데이터 처리
2.2.1 나이
2.2.2 시간의 동향
2.2.3 종양 크기
|
|
|
데이터의 수집과 분류 18
3.2 긴급 게시물의 주제어 선정 20
3.3 긴급 게시물 주제어의 모든 서술어 수집 22
3.4 긴급 게시물 주제어의 그룹화 24
3.5 긴급 게시물의 후보선정 26
3.6 긴급 게시물의 판단 28
3.7 가중치의 설정 33
3.8
|
|
|
데이터 전송기술을 특징으로 잠재 고객들의 주목을 받고 있다. 비록 IEEE이 빠른 속도로 여서 무선 표준들을 발표하고 있지만, 지그비는 저전력 소모, 시스템 구성의 저비용, 많은 네트워크 노드의 수용, 비교적 간단한 프로토콜 구조 등의 특
|
|
 |
시계열 데이터를 LSTM 기반 예측 모델의 학습 데이터로 활용한 경험이 있습니다. 이 방법으로 기존보다 예측 성능이 8% 이상 향상되었습니다.
7. 입사 후 최종적으로 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
에너지 산업의 모든 주요 의사결정 과정에
|
|
 |
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
|
|
 |
데이터를 처리하고 예측하는 문제에 직면했습니다.
첫 번째 문제는 데이터의 불완전성과 시계열 데이터의 잡음(noise) 문제였습니다. 실제로 받은 교통량 데이터에는 결측치, 이상치가 포함되어 있어 이를 바로 사용할 수 없었습니다. 저는 먼
|
|
 |
이터 수집부터 처리까지 모든 과정이 쉽지 않았습니다. 특히, 센서 데이터의 잡음과 누락 현상을 정제하는 과정에서 큰 어려움을 겪었고, 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 분석하는 알고리즘 설계에도 많은 시행착오가 있었습니다. 하지
|
|
 |
데이터 분석과 시각화가 가능합니다. 실제로 프로젝트에서 예산 데이터를 기반으로 KPI 리포트를 제작하거나, 물류비 데이터를 시계열 분석한 경험도 있어, 실무에 필요한 분석 감각은 충분히 갖추고 있다고 생각합니다.
5) 입사 후 가장 먼저
|
|
메뉴펼치기
