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1. 조사 동기
21세기에 접어들면서 전
세계적으로 고령화가 되어
가고 있으며, 각종 자연재
해, 인플루엔자 등으로 인
하여 병원을 찾는 일이 잦
아지고 있다. 많은 사람들
이 병원에 방문하면서 병원
감염은 급속히 증가
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분석자의 주관적인 생각까지 넣어서 분석을 하기 때문에 일반적인 분석보다는 많이 복잡하고.. 따라서 그만큼 정확한 결론을 얻을 수 있다. 1. 자료를 분석하기 위해 전처리 하시오.
2.전처리한 자료를 이용하여 logistic regression, cart, bayesi
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트리, 새벽배송 서비스는 경제성과 편리함을 갖춘 새로운 시장을 위한 것으로, 2022. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 코로나 19로 인한 여가활동의 전반적인 변화
2. 코로나 19 팬데믹 시기의 취미 생활의 변화 분석
1) 온라인 쇼핑몰 이용의 증가
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□ 국내의 한 신용카드 회사에서는 카드사용의 부정행위를 적발하고 예방하기 위해서 대규모 데이터베이스로부터 데이터 웨어 하우스를 구축하고, 의사결정트리(decision tree)분석 그리고 신경망(neural networks) 분석을 이용하여 카드사용패턴을
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분석해 본 결과이다.
그림 (3-4)
그림 (3-4)는 8시 시간의 신경망 근사 의사결정나무이다. 다른 변수들보다는 Workingday의 영향을 많이 받는 것으로 보여진다. 아무래도 출근시간이다 보니 대부분이 출근시간 이용자이다 보니 많은 차이가 있는 것
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