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2024년 2학기 빅데이터의이해와활용 중간과제2024.10.071. 시계열 데이터 분석 1.1. 시계열 데이터의 구성 요소 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터로, 그 구성 요소는 추세(trend), 순환(cycle), 계절(seasonal), 불규칙(irregular) 변동으로 이루어져 있다. 추세는 장기적인 상승 또는 하락 움직임을 나타내며, 순환은 일정한 주기를 가지고 반복되는 변동을 의미한다. 계절 변동은 일정한 계절 주기에 따라 반복적으로 나타나는 변동이고, 불규칙 변동은 예측할 수 없는 단기적 요인에 의해 발생하는 변동을 의미한다. 이러한 시계열 데이터의 구성 요소는...2024.10.07
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시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오 (2) A/B 검증2024.10.141. 시계열 데이터 분석과 예측 1.1. 시계열 데이터의 이해와 특성 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수집된 데이터로, 시간의 순서가 중요한 특징을 가진다. 시계열 데이터는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인으로 구성되어 있다. 추세는 장기적인 증가 또는 감소하는 경향을 의미하며, 순환은 일정한 주기를 가지고 반복되는 변동을 말한다. 계절은 계절에 따라 주기적으로 반복되는 변동을, 불규칙 변동은 예측할 수 없는 요인에 의한 변동을 뜻한다. 시계열 데이터의 특성을 이해하고 분석하는 것은 미래를 예측하고 의사결정을...2024.10.14
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데이터베이스 설계와 활용 2024년 2학기 방송통신대2024.10.101. 시계열 데이터 분석 기법 1.1. 평활화(smoothing) 시계열 데이터의 평활화(smoothing)은 주기가 짧은 변동요인, 즉 교란요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하도록 해준다. 평활화에는 중심화 이동평균, 후방이동평균, 이중이동평균, 가중이동평균 등이 있으며, 이 중 중심화 이동평균(centered moving average)이 주로 이용된다. 경제시계열의 불규칙변동요인을 제거할 경우에는 주로 3기 중심화 이동평균을 이용한다. 중심화 이동평균 시계열은 원래 시계열과 시차구조가 동일하다는 장점이 있다. 또...2024.10.10
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온라인 도서 대여시스템 데이터베이스 설계 2024학년도2024.10.101. 시계열 데이터 분석 기법 1.1. 평활화(smoothing) 시계열 데이터의 평활화(smoothing)는 주기가 짧은 변동요인, 즉 교란요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하도록 해준다. 평활화에는 중심화 이동평균, 후방이동평균, 이중이동평균, 가중이동평균 등이 있으며, 이중 중심화 이동평균(centered moving average)이 가장 주로 이용된다. 경제시계열의 불규칙변동요인을 제거할 경우에는 주로 3기 중심화 이동평균을 이용하게 된다. 중심화 이동평균 시계열은 원래 시계열과 시차구조가 동일하다는 장점이 ...2024.10.10
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방사선과 수학연계2024.11.081. 극좌표의 활용 1.1. 극좌표의 개념과 특성 극좌표는 좌표 평면에서 한 점의 위치를 나타내기 위해 각도와 반지름을 사용하는 좌표계이다. 일반적인 직교 좌표계와 달리, 극좌표계에서는 중심점(원점)으로부터 특정 각도와 거리로 한 점을 표현한다. 이러한 특성으로 인해 극좌표는 원형 또는 방사형 대칭을 가지는 문제에 유용하게 적용될 수 있다. 극좌표계는 다음과 같은 주요 특성을 가진다. 첫째, 극좌표계는 일반적인 직교 좌표계와 달리 각도와 반지름을 이용하여 좌표를 나타낸다. 극좌표계의 각 좌표 (r, θ)에서 r은 원점으로부터의...2024.11.08