• 제목/요약/키워드: exploratory analysis

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SQC, DOE 및 RE에서 확증적 데이터 분석(CDA)과 탐색적 데이터 분석(EDA)의 고찰 (Review of Confirmatoty Data Analysis and Exploratory Data Analysis in Statistical Quality Control, Design of Experiment and Reliability Engineering)

  • 최성운
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.253-258
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    • 2010
  • The paper reviews the methodologies of confirmatory data analysis(CDA) and exploratory data analysis(EDA) in statistical quality control(SQC), design of experiment(DOE) and reliability engineering(RE). The study discusses the properties of flexibility, openness, resistance and reexpression for EDA.

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재현그림을 통한 우리나라 환율 자료에 대한 탐색적 자료분석 (Exploratory data analysis for Korean daily exchange rate data with recurrence plots)

  • 장대흥
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권6호
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    • pp.1103-1112
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    • 2013
  • 탐색적 자료분석에서는 자료를 통계적 모형에 바로 적합시키기 보다는 자료를 있는 그대로 보려는 데 주안점을 둔다. 우리는 시계열 자료에 대한 그래픽 탐색적 자료분석방법의 하나로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림의 장점은 통계모형에 대한 가정 없이 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있다는 데 있다.

차이연령에 따른 감각추구 성향과 패션 탐색적 행동 (The Sensation Seeking Tendency and the Fashion Exploratory Behavior according to the Difference Age)

  • 홍금희
    • 복식
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    • 제60권1호
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    • pp.43-55
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    • 2010
  • To pursue youth and agelessness can be regarded as a global trend today. The younger a woman recognizes herself to be, the more sensation seeking tendency and the more active fashion exploratory behavior of younger generation she would show. This study attempted to empirically examine the relationship between sensation seeking behavior and fashion exploratory behavior according to the difference age in women in their 30's to 50s'. After the survey, a total of 480 questionnaires was used for data analysis. The results of this study are as follows, 1. It was found that there was a very high correlation among cognitive ages, and the lower cognitive age a woman had, the higher difference age she showed. 2. Sensation seeking tendency of adult women was shown in two factors of change seeking and artistic sensation seeking, and these factors accounted for 73.99% of the total variances. Fashion exploratory behavior had 4 factors such as fashion leadership, behavior of hedonic shopping, behavior of clothing communication and behavior of clothing purchase with taking a risk, and these four factors accounted for 75.87% of the total variances. 3. The higher difference age and the higher tendency of sensation seeking an adult woman had, the higher fashion exploratory behavior was shown, and the higher the difference age, the higher tendency of change seeking and artistic sensation seeking.

탐색적 요인분석을 이용한 도로특성분류에 관한 연구 (A Study on Road Characteristic Classification using Exploratory Factor Analysis)

  • 조준한;김성호;노정현
    • 대한교통학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.53-66
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    • 2008
  • 본 연구는 기존의 도로기능 분류체계를 보완하면서 유형화된 도로구간들의 교통특성을 규명하기 위해 새로운 관점에서 도로특성분류 개념을 정립하였다. 도로특성분류는 교통계획, 교통운영관리 등의 교통전반으로 설계 및 정책을 수립하고 지침을 마련하는데 중요한 판단자료로 이용될 것으로 기대된다. 또한, 도로특성분류를 위해 일반국도 상시지점 조사자료를 토대로 12개의 설명변수를 산출하였으며, 이 설명변수들간의 상호상관을 통한 잠재구조 및 다중공선성 검토, 요인점수를 추출하는 탐색적 요인분석을 수행하였다. 연구 방향은 탐색적 요인분석의 각 실행단계별 접하게 되는 의사결정 문제를 세밀하게 검토하였으며, 각 논점별로 올바른 평가기준 방법을 제시하여 최종적인 종합결론을 도출하였다. 적정 설명변수와 요인 수를 결정하기 위해 10개의 시나리오를 비교분석한 결과, 처음 제시한 12개의 설명변수를 모두 포함한 경우가 가장 우수한 것으로 분석되었으며, 4개의 요인이 가장 적정한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 추후에 다양한 분석방법(군집분석, 회귀분석, 판별분석 등)에 있어서 객관적인 입력자료로 사용됨에 따라 보다 정확한 연구결과가 도출될 것으로 기대된다.

한글판 펜실베니아 걱정 질문지의 탐색적 및 확인적 요인 분석 (Exploratory and Confirmatory Factor Analysis of the Korean version of the Penn State Worry Questionnaire)

  • 전준원;김대호;김은경;노성원
    • 대한불안의학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.86-92
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    • 2017
  • Objective : This study evaluated the factor structure of a Korean version of the Penn State Worry Questionnaire (K-PSWQ) with exploratory factor analysis in healthy adult subjects, and confirmatory factor analysis of subjects who have received psychiatric treatment. Methods : Exploratory principal component analysis was conducted with data from 318 non-psychiatric subjects, and 118 psychiatric patients were subjected to confirmatory factor analysis (maximum likelihood estimation). Participants were voluntary visitors at the booth who agreed to undergo screening for anxiety disorder at 2013 & 2014 Korea Mental Health Exhibitions. Results : Exploratory analysis revealed a two factor structure of the scale with total variance of 56.3%. Factor 1 was considered 'Worry engagement', and factor 2 was considered 'Absence of worry'. However, the results of the confirmatory factor analysis supported that both one factor model with method factor and two factor model are fit to structure of the scale considering fit indices. Internal consistency of total questions was good (Cronbach's ${\alpha}=0.899$). Conclusion : Our results supported the previously suggested factor structure of the PSWQ, and proved factorial validity of the K-PSWQ in both populations.

소셜 빅 데이터 분석을 통한 미용분야 대학생 창업지원 정책에 관한 연구 -탐색적 데이터 분석법을 기반으로- (Study on the Policy of Supporting University Students in the Beauty Field through Social Big Data Analysis: Based on exploratory data analytics)

  • 윤미연;박남훈
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.853-863
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    • 2022
  • 본 연구에서는 미용분야 창업 활성화를 위해 소셜 빅데이터 분석을 탐색적 데이터 분석(EDA)을 기반으로 하여 2019년부터 2021년 동안 각 년도별로 기간을 구분하여 '미용창업'에 대한 수요 변화와 감정 및 의미 차이의 특징적인 패턴을 도출하고자 하였다. '미용창업' 키워드를 주제로 연관된 검색어를 추출한 결과 창업에 필요한 전문적인 창업교육 보다는 미용관련 기술을 배울 수 있는 기관이나 자격증에 더 많은 관심을 보였으며, 이는 정부 및 지자체에서 여러 가지 창업지원 정책들이 마련되고 있음에도 불구하고 여전히 전문적인 창업교육의 중요성을 인식하지 못하고 있는 것으로 파악할 수 있으며, 이에 대한 대안으로 미용분야 창업을 성공적으로 이루기 위한 전공별 맞춤형 창업교육 프로그램을 개발하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 탐색적 데이터 분석을 통해 가설을 설정하고 전통적인 확증적 데이터 분석(CDA)을 결합하여 가설을 검증한다. 미용 창업을 위한 탐색적 데이터 분석 방법이 존재한 적은 없으며, 정식 창업교육의 필요성을 언급하기보다는 미용창업에 대한 관심 변화와 예비창업자의 요구사항을 탐색적 데이터로 분석한다면 맞춤형 창업 프로그램 개발에 도움이 될 것이라고 확신한다.

Preliminary Development of a Scale for the Measurement of Information Avoidance

  • Kap-Seon, KIM
    • 웰빙융합연구
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    • 제6권1호
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    • pp.23-31
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    • 2023
  • Purpose: The purpose of this study is a preliminary study to develop a comprehensive information avoidance scale that includes various search contexts. Research design, data and methodology: This study is a part of exploratory sequential design of mixed method for the development of information avoidance scale. Based on the themes derived from the analysis of the in-depth interview data collected in the qualitative research of the first stage of the study, 45 preliminary items on information search and avoidance were constructed. The factors related to information searching included information recognition, information seeking purpose, and information search expectations. Individual, information, time, and system factors were related to information avoidance. Pearson's correlation analysis was performed for the correlation between factor items, and Cronbach's alpha analysis was performed for the reliability analysis of the items. Exploratory factor analysis was applied to examine the construct validity of 35 items of information avoidance. Results: Among the information avoidance items, one of the less relevant among information purpose items, two information factor items, and one time factor item were excluded. Conclusions: A secondary survey should be conducted to confirm the validity and reliability of the scale composed of adjusted items (35) based on the results of exploratory factor analysis. The strength of this preliminary scale is that it was developed based on vivid qualitative data of ordinary people who had experiences of search and avoidance in various search contexts.

데이터 탐색을 활용한 딥러닝 기반 제천 지역 산사태 취약성 분석 (Assessment of Landslide Susceptibility in Jecheon Using Deep Learning Based on Exploratory Data Analysis)

  • 안상아;이정현;박혁진
    • 지질공학
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    • 제33권4호
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    • pp.673-687
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    • 2023
  • 데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

Graphical exploratory data analysis for ball games in sports

  • Yi, Seongbaek;Jang, Dae-Heung
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1413-1421
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    • 2016
  • In this paper graphical exploratory data analyses are proposed for ball games in sports. The plot of sequence of scoring points of each team can be used to see how the playing game has been processed until the end of each set or quarter. With the plot of sequential score differences through all the games we can see a dominance of each team and the times of score changes, i.e., turnovers. The ternary plots show the contours of scoring compositions for each player and enable us to compare the scoring patterns of each team if any. Using the score sequence plot we also can see the score pattern distribution of players. For demonstration we use the results of the gold medal match between Russia and Brazil for men's volleyball and between USA and Spain for men's basketball at the London 2012 Summer Olympics.

Exploratory Factor Analysis of SME Internationalization: Factor Differences between AEO and Non-AEO Authorized Companies

  • Son, Sung-Kyun;Kim, Tae-Joong;Kim, So-Hyung
    • 유통과학연구
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    • 제12권7호
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    • pp.5-12
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    • 2014
  • Purpose - This study identified internationalization factors forKorean SMEs and explored factor differences between AEO and non-AEO authorized companies. Research design, data, and methodology - The study was designed to assess internationalization factors for AEO authorization in Korea through a questionnaire survey and an empirical analysis. The questionnaires were conducted for AEO and Non-AEO authorized companies that were undergoing AEO authorization. The study was conducted through e-mail and AEO manager education classes. Ninety-five questionnaires were collected. We employed the exploratory factor analysis methodology to derive internationalization factors for KoreanSMEs, and explored the factor differences between AEO and Non-AEO authorized companies. Results - AEO authorized companies outperformed Non-AEO authorized companies in R&D and technology. This indicated that AEO authorized companies were recognized as reliable and safe companies by the Korea Customs Service and other Customs services in trade facilitation and customs clearance processes. Conclusions - This study has some implications for AEO authorization and internationalization processes, and involved the empirical analysis of SMEs and the exploratory factor analysis in the internationalization process.