Study73 2조 NLP 자유주제 프로젝트(MRC) 2조 : 박세연, 오현정, 임규민, 최준헌 1. 주제 : 주제: 행정 문서에 대한 기계독해 모델 개발1-1. 주제 선정 배경행정 문서는 복잡한 용어와 형식 때문에 일반 시민들이 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 정부와 시민 간의 원활한 의사소통은 행정 문서의 이해를 기반으로 하며, 이를 통해 복지 혜택 신청, 민원 처리, 세금 신고 등의 행정 서비스 이용이 원활해집니다. 하지만 행정 문서의 내용이 시민들에게 친숙하지 않으면 행정 서비스의 이용이 어렵고, 불필요한 시간과 비용이 발생하게 됩니다. 이 프로젝트에서는 행정 문서 데이터를 기반으로 MRC 모델을 학습시키고, 사용자가 행정 문서에 대해 보다 정확하고 빠르게 이해할 수 있도록 돕는 솔루션을 개발하고자 합니다. 2. 분석 과정import jsonimp.. 2024. 12. 4. [비비빅] 행정구역별 병원당 노인 인구수 비교 분석 초록본 연구는 대한민국의 행정구역별 병원당 노인 인구수를 비교 분석하여 지역별 의료 접근성의 격차를 파악하고자 한다. 이를 통해 노인 인구가 집중된 지역에서의 의료 서비스 부족 문제를 확인하고, 향후 정책 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석에는 공공 데이터를 사용하였으며, Pandas, Seaborn 등의 데이터 분석 도구를 활용하였다. 서론고령화 사회로 진입한 대한민국에서 노인 인구의 의료 접근성은 중요한 사회적 문제로 부상하고 있다. 특히 지역별로 의료 자원의 분포가 고르지 않아 일부 지역에서는 병원당 노인 인구수가 과도하게 높아 의료 서비스의 질 저하와 접근성 문제를 초래하고 있다. 문제 해결을 위해 사전에 실시한 미니 프로젝트와 연계하여 실제적 수치로 확인하고 심층적으로 탐구하여 해결 방.. 2024. 6. 1. [2조:ACE] K-beauty 온라인 판매 분석 1. 데이터 전처리작성자: 문하진1. 필요한 라이브러리 import 하기 및 글꼴 설정import pandas as pd import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt2. 파일 불러오기from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')3. melt 함수 사용*melt는 pandas 라이브러리에서 제공하는 함수로, 데이터를 넓은 형식에서 긴 형식으로 변환하는 데 사용된다.df=k_b.melt(id_vars=["국가(대륙)별","상품군별","판매유형별"], var_name="기간",value_name="백만원")df.head()를 통해 자료의 앞부분.. 2024. 6. 1. [최최최정예 1조:김이김이나] K-beauty 온라인 판매 전략 작성자: 김민정, 김서현, 정현석목적 : K-beauty 매출은 국제 정세와 어떤 상관 관계를 갖고 변화하는지 탐구해보고자 함목차 : 1. 데이터 전처리하기 2. 데이터 시각화하기 3. 가설 설정 및 가설 검증하기1. 데이터 전처리하기작성자 : 정현석 1-1라이브러리 import K-beauty의 매출 현황을 분석하기 위해 필요한 라이브러리를 임포트import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리seaborn은 파이썬을 활용한 통계적 데이터 시각화를 위한 라이브러리matplotlib.pyplot은 ma.. 2024. 5. 31. 이전 1 2 3 4 ··· 19 다음
