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회귀분석을 보완하기 위해, 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 시계열 데이터를 보다 정밀하게 분석하였습니다.
또한, 데이터 노이즈를 줄이기 위해 Feature Engineering을 수행하여 주요 변수만을 선별하고, 경제
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선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데이터 분석 및 시각
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선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데이터 분석 및 시각
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분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술적 문제를 해결할 수 있는 문제 해결 능력과 실험적
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분석은 SPSS와 R을 병행하여 회귀분석, 로지스틱 회귀 등을 활용할 예정입니다. 질적 데이터는 Nvivo 등을 사용해 주제 분석(Thematic Analysis) 방식으로 처리할 계획입니다.
또한 본 연구는 단순히 학문적 결과 도출에 그치지 않고, 실제 병원 시스템
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분석 능력을 바탕으로 한 고객 니즈 파악 영업 분야에서 강점을가지고 있습니다. 교내 통계연구소에서 진행하는 특강을 수료하며 통계 분석 능력을 키운 경험이 있기 때문입니다. SPSS 프로그램으로 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를
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분석 능력을 키웠습니다. SPSS 프로그램 사용법을 익히면서, 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습
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를 검토했습니다.
우선 통계청 청년층 고용지표와 사업별 수혜자 데이터를 수집하고, 수혜자의 직무유형·고용지속률 간 상관관계를 파악하기 위해 회귀분석을 실시했습니다. 분석 결과 단기직보다는 직무 연계형 채용이 고용 유지에 긍정
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00.00)]
1. 활동목표: 기업 경영요소가 소비자 만족도에 미치는 영향 파악
2. 활동내용:
1) 체계적인 문헌조사를 통한 기업 경영요소가 소비자 만족도에 미치는 영향 분석
2) SPSS 프로그램을 활용한 다중회귀분석 및 T-tabulation 등 경영 데이터 분석
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과 계통 운영의 기초 자료로, 안정적 전력 공급과 효율적인 자원 배분을 위해 필수적입니다. 예측이 부정확하면 과잉 투자나 공급 부족 사태가 발생할 수 있습니다. 예측 방법으로는 시계열 분석, 회귀분석, 인공지능 기반 예측 등이 있으며,
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