빅데이터의이해와활용~와활용[3].hwp 파일정보
빅데이터의이해와활용[3].hwp
2024년 2학기 ~이터랩 데이터시각화 자료설명
– 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 상세하게 작성하였습니다.
– 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 선택해 그 장단점을 상세하게 설명하고, 신뢰할 수 있는 예시를 출처와 함께 명확하게 각각 제시하였습니다.
2024년 2학기 ~이터랩 데이터시각화 자료의 목차
– 네이버 데이터랩에서 적절한 검색 키워드 3개로 20대 여성과 40대 여성의 취미생활 차이를 시각화를 통해 정확하게 분석하고, 의미있는 결론을 명확하게 도출하였습니다.
– 기후위기 부정론자를 설득하기 위해 유튜브 강연에서 나오는 시각화 방법을 하나 선택하여 어떤 데이터를 어떻게 시각화할지 자세하게 설명하였습니다.
– 과제물 지시사항에 따른 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.
– 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.
바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^
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행복하세요~
목차
1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)
(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.
① 평
본문내용 (빅데이터의이해와활용~와활용[3].hwp)
1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)
(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.
시계열은 변동주기에 따라 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인으로 구성되어 있다고 전제한다. 시계열의 특성분석을 위해 시계열을 평활화, 차분, 변수변환 등을 한다.
① 평활화(smoothing)와 예시
시계열 데이터에 불규칙변동, 계절변동 등 주기가 짧은 변동요인이 존재할 경우 시계열의 흐름을 제대로 파악하기 어려울 수 있다. 시계열의 평활화(smoothing)은 주기가 짧은 변동요인, 즉 교란요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하도록 해준다. 평활화에는 중심화 이동평 균, 후방이동평균, 이중이동평균, 가중이동평균 등이 있다. 이중 중심화 이동평균(centered moving average)이 평활화 방법으로 주로 이용된다. 경제시계열의 불규칙변동요인을 제거할 경우에는 주로 3기 중심화 이동평균을 이용하게 된다.
중심화 이동
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