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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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[사회복지조사론] 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도에 대해 설명한 후 예를 각각 2개이상 쓰시오.2025.01.231. 명목척도 명목척도는 가장 기본적인 척도로, 데이터 간의 구분만을 목적으로 한다. 명목척도는 측정된 대상을 고유의 값으로 분류하고, 이를 기초로 집단을 나누는 데 사용된다. 명목척도에서의 값은 단순히 분류 기준이 되며, 숫자나 문자가 사용될 수 있지만 그 값들 사이에는 어떠한 서열이나 수량적 의미가 없다. 명목척도는 데이터의 분류에 초점을 맞추기 때문에, 수학적인 연산은 불가능하다. 예를 들어, 성별: 남성(1)과 여성(2)으로 분류하는 경우, 혈액형: A형(1), B형(2), AB형(3), O형(4)으로 나누는 경우 등이 있다...2025.01.23
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학교 내 폭력 문제에 대한 조사연구 과정2025.01.021. 학교 내 폭력 문제 학교 내에서 발생하는 다양한 폭력 문제(언어 폭력, 신체적/정서적 폭력 등)를 파악하고, 그 원인과 대응 방안을 조사하는 연구를 수행할 수 있습니다. 연구 과정에는 문제 정의, 문헌 조사, 연구 설계, 자료 수집 및 분석, 결과 제시 등의 단계가 포함됩니다. 1. 학교 내 폭력 문제 학교 내 폭력 문제는 심각한 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 이는 학생들의 안전과 건강한 성장을 위협하며, 학교 교육 환경을 저해하는 요인이 됩니다. 학교 폭력의 근본 원인은 복합적이며, 개인적, 가정적, 사회적 요인이 복...2025.01.02
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경영통계분석 기말 종합과제, 신재생에너지 대기오염 분석2025.01.231. 신재생에너지 제공된 데이터에 따르면 2022년 1월부터 11월까지 전력 생산에서 신재생에너지의 비중이 점차 증가하고 있습니다. 특히 태양광, 풍력, 수력 등의 발전량이 늘어나고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 정부의 신재생에너지 보급 정책이 효과를 거두고 있음을 보여줍니다. 앞으로도 신재생에너지 발전 비중을 높여 화석연료 의존도를 낮추고 환경오염을 줄이는 노력이 필요할 것으로 보입니다. 2. 대기오염 제공된 데이터에서는 전력 생산에 따른 대기오염물질 배출량을 직접적으로 확인할 수는 없습니다. 다만 화석연료 발전의 비중이 ...2025.01.23
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지역사회복지사업의 변화와 발전을 위한 기술 활용2024.12.311. 지방 분권화와 지역사회복지 지방 분권화는 지역사회복지 발전에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 지방자치단체가 지역사회의 문제와 요구를 보다 정확하게 파악하고, 맞춤형 복지 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 또한 지방자치단체의 역할과 책임이 강화되어 지역사회 발전과 복지 증진을 위한 다양한 정책과 프로그램을 추진할 수 있게 되었습니다. 2. 지역사회복지사업의 변화 과거에는 기본적인 복지 서비스 제공에 초점을 두었지만, 현재는 사회적 경제와 지역사회 기반의 네트워크 형성으로 복지 서비스의 다양성과 효율성이 증가하고 있습니다. ...2024.12.31
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계량적 예측과 정성적 예측의 차이점과 장단점2025.01.241. 계량적 예측 계량적 예측은 과거 데이터를 기반으로 수치화된 예측 결과를 제공하는 방식입니다. 이 방식은 정확하고 신뢰할 만한 데이터를 토대로 하여 예측의 정밀도를 높일 수 있으며, 객관적인 결론을 도출할 수 있습니다. 그러나 예기치 못한 변화가 발생할 경우 한계를 보일 수 있습니다. 2. 정성적 예측 정성적 예측은 전문가의 직관과 경험을 바탕으로 미래를 예측하는 방식입니다. 이 방법은 데이터가 충분하지 않거나 불확실성이 높은 상황에서 유용하며, 변화무쌍한 상황에 유연하게 대처할 수 있습니다. 그러나 주관성에 따른 정확도 저하가...2025.01.24
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4차 산업혁명과 빅데이터 기술의 발전2025.01.031. 빅데이터의 개념 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 수집, 저장, 분석하고 결과를 도출할 수 있는 기술을 의미한다. 빅데이터의 특성은 데이터의 양이 방대하고, 형식이 다양하며, 실시간으로 생성되고 소멸된다는 것이다. 이러한 빅데이터 기술의 발전으로 과거에 비해 빠른 속도로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 되었으며, 미래 시장 트렌드 예측 등에 활용되고 있다. 2. 빅데이터의 활용 사례 아마존은 고객의 구매 및 브라우징 이력, 인구통계학적 데이터 등을 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고 있다. 넷플...2025.01.03
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사물인터넷: 물류산업의 파괴적 기술2025.01.071. 사물인터넷의 개념 사물인터넷은 사물들 간의 실제 네트워크 연결 뿐 아니라 사람과 프로세스, 데이터 간의 연결을 포함하는 개념이다. 사물인터넷은 만물인터넷의 하위개념으로, 일방향 통신만 가능하고 사람의 조작이 필요한 반면 만물인터넷은 쌍방향 통신이 가능하고 자동화된 시스템이다. 2. 물류산업과 사물인터넷 사물인터넷은 물류 산업의 창고관리, 화물 운송, 고객 배송 등 밸류 체인 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 모니터링과 의사결정 및 분석 기능을 통해 운영 효율성, 안전성, 고객 경험 향상 등의 효과를 가져올 수 있다...2025.01.07
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마케팅리서치 회사에 대해 리서치하기2025.01.201. 파프리카데이터랩 파프리카데이터랩은 4년 전 데이터가 절실히 필요했던 작은 팀에서 시작해서, 누구나 데이터를 잘 다룰 수 있는 툴을 만드는 스타트업이 되었다. 데이터에 대한 집착 하나로, 많은 고민과 노력 끝에 많은 기업들에게 사랑받는 왈라를 만들었다. 작은 규모의 팀임에도 불구하고 글로벌 사용 국가가 100개국에 달하며 누적 응답 수는 1억 개로써 높은 수준이다. 또한 누적 투자 유치 금액이 5억원으로써 4개월 간 240%의 성장을 한 스타트업 회사이다. 파프리카데이터랩은 마케팅을 인사이트로 만들기 위해 빅데이터 마케팅 조사를...2025.01.20
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머신러닝 출석수업 만점 과제2025.01.251. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 알고리즘을 학습시켜 문제를 해결하는 기술입니다. 이 과제는 머신러닝 수업의 출석수업 과제물로, 코드 작성과 컴파일 결과를 포함하고 있습니다. 1. 머신러닝 머신러닝은 인공지능 기술의 핵심 분야로, 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 효율적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 특히 의료, 금융, 제조업 등 많은 산업 분야에서 머신러닝 기술이 활용되고 있으며, 앞으로도 그 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다...2025.01.25
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