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목차/차례

  1. 1. 전처리 및 서론
  2. 2. KNN 알고리즘
  3. 1) KNN이란
  4. 2) KNN의 장단점
  5. 3) 데이터에 적용
  6. 3. Linear SVC & Decision Tree
  7. 4. 로지스틱 회귀분석
  8. 5. 앙상블 모델
  9. 6. 결론 및 INSIGHT

본문/내용

1. 전처리 및 서론

안녕하세요, 오늘은 고려대학교 데이터마이닝 수업에서 진행한 미국 센서스 데이터를 활용한 수입 고저 분류에 관한 발표를 준비했다. 본 발표에서 다룰 주제는 미국 내 다양한 지역의 경제적 특성을 이해하고, 수입 수준에 따라 사람들을 고저로 분류하는 과정과 이로 인한 인사이트이다. 미국 센서스는 매년 광범위한 인구 조사 및 경제 데이터를 수집하여 국가의 사회적, 경제적 변화를 파악하는 중요한 도구이다. 이 데이터는 각 주 및 지방 정부에서 정책을 수립하고, 비즈니스가 시장을 분석하는 데 있어 필수적인 정보를 제공한다. 이번 프로젝트의 목표는 미국 센서스 데이터를 기반으로 주민들의 수입 수준을 분석하고, 이 데이터를 통해 더 나은 경제 정책 제안이나 비즈니스 전략 수립의 기초 자료로 활용할 수 있는 기회를 모색하는 것이다. 수입 고저 분류는 단순히 수치적 구분을 넘어, 해당 지역의 사회적, 경제적 맥락을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 과정은 특히 다양한 인종, 성별, 교육 수준과 같은 변수들이 수입에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하는 데 유용한다. 우리는 먼저 미국 센서스 데이터의 전반적인 구조와 …



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I D : daso******
Date : 2025-08-04
FileNo : 25861642

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