Data minig tools
- Use a variety of techniques to find patterns and
relationship in large information and infer rules from them.
Detect customer's buying behavior and predict future behavior
by identifying affinities among
customer's choices of products
and services.
SENECA(Analyzed Method)
Product consistency tool
PVR(Analyzed Method)
Process Variation tool
Time-seri
Ⅰ. 서론
예측(forecasting)이란 정책문제에 관한 사전정보를 기초로 하여 사회의 미래상태에 관한 실제적인 정보를 산출하는 절차로 투사, 예견, 추측 등 세 가지 형태가 있다. 투사(projection)란 과거로부터 현재까지의 추세를 기초하여 미래를 예측하는 방법이며 예견(prediction)은 명백한 이론적 가정들
Ⅰ. 개요
우리나라는 매년 교통사고로 인하여 많은 사람이 부상을 입고 사망을 당하는 인명피해가 발생하고 있으며, 이로 인한 사회적손실비용도 막대하며 우리나라의 교통안전의 사업 등이 아직도 후진국 수준에 머물고 있다.
학계에서 일반적으로 교통사고의 발생요인을 크게 인적요인, 차량적요
1. Summary
In order to analyze variables to affect the apartment price, we roughly divide the components to affect apartment price into two, which are the supply and demand side analyses. However, after investigation of the data, we figured out that demand side effect is much more influential to the apartment price. That is because even if there was large enough apartment supply for end user, ap
data)란 문서나 구두에 상관없이 보고서에 직접 또는 간접적으로 이용되는 일체의 정보를 말한다. 자료는 조사목적을 위해 직접 수집되었느냐 여부에 따라 1차 자료와 2차 자료로 나뉜다. 또한 경험적 분석을 위해 시계열자료(time-series data), 횡단자료(cross-section data), 통합자료(pooled data)가 있다 시계열 자
time-series data) 또는 횡단면 자료이다. 본 연구에서는 1개의 사례기업 내에서 과거의 연속적인 기간동안 발생한 시계열자료를 이용하여 분석한다.
일반적으로 과거의 원가자료 분석에 기초한 원가함수의 추정은 5개의 절차를 거쳐 수행된다. 먼저, 제1-2단계에서는 추정할 원가를 선정하고 경제적 타당성
다음과 같은 3가지 방법에 의해 계측됨
- 총량적 자료(aggregated data)를 이용하는 시계열적 분석방법(time-series analysis)
- 일정시점을 기준으로 표본을 추출(sampling)하여 종전의 조사결과와 비교하는 서베이(survey)
- 동일한 집단을 대상으로 일정기간 추적 관찰하여 흡연여부 등을 조사하는 패널조사(panel)
. Solutions Implemented
이전 수요예측이 Owner의 과거 영업경험에 의해서 수요예측이 문제가 많이 발생하였기 때문에 보다 더 과학적인 수요 예측이 필요로 하여 Data를 활용한 수요 예측을 하기 시작하였다. Time-series analysis방법을 활용 하기 위하여 지난 1년 동안의 매 월별 원재료 공급 차질 횟수, 월 평균
Data Protection Regulation)은 가명화(pseudonymisation) 및 익명화(anonymisation)라는 개념을 제시했다. 여기서 전자(가명정보)는 개인정보 규제의 일부 면제 대상이고, 후자(익명정보)는 전부 면제 대상이 된다.
가명화란 추가 정보(additional information)의 이용 없이는 더 이상 특정 정보주체를 식별할 수 없는 방식으
Data Protection Regulation)은 가명화(pseudonymisation) 및 익명화(anonymisation)라는 개념을 제시했다. 여기서 전자(가명정보)는 개인정보 규제의 일부 면제 대상이고, 후자(익명정보)는 전부 면제 대상이 된다.
가명화란 추가 정보(additional information)의 이용 없이는 더 이상 특정 정보주체를 식별할 수 없는 방식으