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글로벌 청년 창작사례 분석 및 실습2025.01.081. 국내 창직 사례: 노인스포츠전문가 국내에서 노인스포츠전문가로 활동 중인 김영씨의 사례가 눈에 띄었다. 노인스포츠전문가는 시니어에게 생활체육을 지도하며 육체뿐만 아니라 정신적인 부분까지 함께 다루는 전문가를 말한다. 김영씨는 처음에는 심리지도사, 인성지도사 등의 자격증을 취득하고 관련 분야에서 경험을 쌓다가 웃음치료사로 변화된 길을 가게 되었다. 이후 고령화된 사회에서 시니어들의 여가와 삶 속에 운동에 대한 관심이 높아짐을 감지하고 노인스포츠지도사 국가자격증이 생기면서 노인스포츠전문가의 길에 들어서게 되었다. 2. 해외 창직 사...2025.01.08
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시그마플롯 sigma plot polynomial approximation2025.01.271. 데이터 구하기 데이터 구하기, 데이터 입력, S 그래프 그리기, 식 만들기, dS식, a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7 계수 구하기, P그래프 그리기, P식, dP식, c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7 계수 구하기, X그래프 그리기, X식, dX식, b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7 계수 구하기 2. 비특이 성장률 (u) 구하기 비특이 성장률 u = 1/x * dx/dt (1/h) 계산, User-Defined Transform 작성 3. 기질 섭취율 (qs) 구...2025.01.27
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화2025.01.251. 좋은 데이터 시각화의 사례 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다....2025.01.25
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Big Data Data Mining 데이터 마이닝2025.01.121. Data Mining 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 유용한 상관관계를 발견하고 추출하여 의사결정에 이용하는 과정입니다. 정보기술의 발달과 비즈니스 요구에 의해 등장했으며, 과열된 기업경쟁과 다양한 고객 요구에 효과적이고 빠른 기업경쟁력을 제공합니다. 데이터 마이닝 이전에는 한정된 자료와 전공 서적 중심의 연역적 방법을 사용했지만, 데이터 마이닝 시대에는 대용량 자료와 실무 중심의 귀납적 방법을 사용합니다. 2. Data Mining 기법 데이터 마이닝 기법에는 의사결정나무, 신경망 네트워크, K-평균 군집화, OLAP ...2025.01.12
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스프레드시트(Spread sheet)의 의미와 엑셀의 대표적 기능을 간단히 설명하시오2025.01.191. 스프레드시트 스프레드시트는 행, 열로 이루어진 계산지로 원래는 사무 용도로 개발되어서 사용된 사무용 소프트웨어이다. 하지만 스프레드시트는 셀과 관련한 다양한 함수 기능, 여러 가지 그래프, 통계적인 자료 처리에 대한 편리성 등의 특성이 나타나고 이에 따라 수학 학습에서 유용한 도구로 나타나기도 한다. 스프레드시트는 셀마다 이름이 정해져 있기에 변수의 자리지기로 역할을 하기도 하고 셀 사이 관계를 표현하기도 하며 셀마다 주어진 관련한 값을 자유롭게 변화할 수 있도록 하기에 변수 역동성의 경험에서 효과적이라고 할 수 있다. 2. ...2025.01.19
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쿠팡 사례연구2025.01.161. 쿠팡의 경영성과 지난 10년 동안 쿠팡은 전통 유통업계의 강자들을 제치고 1위 자리에 올랐다. 2022년 3분기 첫 분기 흑자를 낸 이후 매 분기 흑자를 이어오다 지난해 연간 6174억원의 영업이익을 올렸다. 이는 유통업계의 강자인 롯데쇼핑과 이마트의 실적을 크게 앞지르는 성과이다. 초반 공격적인 마케팅 비용과 물류 인프라 투자 비용으로 인해 대규모 영업 손실을 내면서 적자 매출이 크게 부각되었지만 이러한 계획적인 투자가 14년 만에 흑자를 안겨주게 되었다. 2. 쿠팡의 ESG 활동 쿠팡은 탄소 배출을 줄이기 위해 물류 및 배...2025.01.16
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(빅데이터 분석) 패션 트렌드 레포트 - 22년 12월 4주차2025.05.051. 패션 빅데이터 트렌드 2022년 한 해 동안 엔데믹으로 인한 시장 변화가 컸던 것으로 나타났습니다. 이번 주 여성복 쇼핑 패턴을 빅데이터 트렌드로 살펴본 결과, 상의 카테고리의 니트가 가장 높은 점유율을 유지하고 있으며 스커트 카테고리의 판매 점유율이 전주 대비 0.7%p 증가한 것으로 나타났습니다. 세부 아이템별로는 아우터 카테고리에서 울재킷의 판매량이 증가하여 순위권에 등장했고, 상의 카테고리에서는 루즈 핏 니트, 스커트 카테고리에서는 플리츠 스커트가 새로운 아이템으로 나타났습니다. 1. 패션 빅데이터 트렌드 패션 산업에서...2025.05.05
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파이썬으로 통학 시간 계산해주는 프로그램 구현2025.01.021. 파이썬 프로그래밍 이 코드는 파이썬을 사용하여 통학 시간을 계산하는 프로그램을 구현한 것입니다. datetime 모듈을 사용하여 출발 시간과 도착 시간을 계산하고, 총 소요 시간과 역 개수에 따른 평균 시간을 출력합니다. 이를 통해 사용자가 자신의 통학 시간을 쉽게 확인할 수 있습니다. 2. 통학 시간 계산 이 프로그램은 사용자가 특정 시간에 출발하여 학교에 도착한 경우의 총 소요 시간과 역 개수에 따른 평균 시간을 계산하고 출력합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 통학 시간을 쉽게 확인할 수 있으며, 효율적인 통학 계획을 수립...2025.01.02
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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