인공지능과 행정정책23 ChatGPT로 하는 상관관계 분석: 데이터 관계 이해하기 숫자의 바다에서 보물을 찾는 여정을 상상해 보자. 생성형 AI를 나침반 삼아 데이터 분석의 세계로 뛰어든다면, 복잡한 통계 지식 없이도 금맥 같은 인사이트를 발굴할 수 있다. 이 글에서는 ChatGPT로 데이터 간의 숨겨진 관계를 탐색하고, 이를 통해 실질적인 경제적 이득까지 얻는 방법을 알아보자. 데이터 속 숨겨진 연결고리를 찾아서클릭 몇 번으로 시작하는 ChatGPT 상관관계 분석돈과 행복의 미스터리: 실전 분석 사례색과 모양으로 말하는 데이터: 시각화의 마법미래를 내다보는 눈: 머신러닝으로 예측하기함정과 오해를 피하는 현명한 분석가의 자세분석의 바다에서 보물을 건져올리다데이터 속 숨겨진 연결고리를 찾아서우리 주변은 데이터로 가득하다. 스마트폰 사용 시간부터 주식 가격, 날씨 변화까지. 이 수많은 정.. 2025. 4. 9. 챗GPT를 활용한 분산분석(ANOVA): 다중비교와 상호작용 효과 분산분석(ANOVA)은 마치 여러 개의 수수께끼를 동시에 푸는 탐정과 같다. 세 개 이상의 집단을 한 번에 비교해 "이 차이는 그냥 우연일까, 아니면 진짜 의미가 있을까?"라는 의문에 답을 제시해 준다. 복잡해 보이지만, 이 강력한 통계 도구를 이해하면 데이터에 숨겨진 패턴을 발견하는 탐정의 눈을 가질 수 있다.목차분산분석: 데이터 세계의 다중비교 마법사분산분석의 내부 작동원리: 숫자 뒤에 숨겨진 비밀일원 분산분석: 한 가지 요인으로 데이터 풀기이원 분산분석: 두 가지 요인의 시너지 효과 탐색다원 분산분석과 다변량 분산분석: 복잡한 데이터의 심층 탐험분산분석의 성공 비결: 꼭 지켜야 할 조건들실전 분산분석: GPT를 활용한 데이터 분석의 마법분산분석을 넘어서: 더 넓은 데이터 세계로분산분석: 데이터 세계.. 2025. 4. 4. AI로 진화하는 지방재정: 미국과 한국의 스마트 재정관리 혁신 지방정부 재정운영의 효율성을 높이는 AI 솔루션으로 예산관리 최적화, 투명성 강화, 사기 예방 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 미국과 한국의 지방재정 시스템에 적합한 AI 기술 도입 방안과 실제 적용 사례를 통해 지방재정의 미래를 탐색한다.목차지방재정의 현주소와 도전과제AI가 바꾸는 지방정부 예산계획투명성과 신뢰성을 높이는 AI 감사 시스템자원배분 최적화와 시민참여 플랫폼미국과 한국의 지방재정 AI 적용 차이점데이터 기반 지방재정의 미래 지방재정의 현주소와 도전과제우리 동네 길을 포장하고, 공원을 조성하고, 복지센터를 운영하는 데 필요한 돈은 어디서 올까? 바로 지방정부의 재정이다. 그런데 이 지방재정이 요즘 사방에서 압박을 받고 있다. 한쪽에선 더 나은 서비스를 요구하는 목소리가, 다른 쪽에선 예산이.. 2025. 4. 3. ChatGPT로 T검정 분석하기: SPSS, SAS, R 없이도 통계 분석이 가능하다! 통계 분석을 위해 SPSS나 R을 사용하려면 비용과 학습 시간이 필요하다. ChatGPT의 'Statistic & Data Analyst' 기능을 활용하면 복잡한 통계 프로그램 없이도 일표본, 대응표본, 독립표본 T검정을 쉽게 수행할 수 있어 학생부터 연구자까지 모두에게 유용하다.목차T검정이란 무엇인가?ChatGPT 'Statistic & Data Analyst' 기능 소개일표본 T검정 분석 방법대응표본 T검정 분석 방법독립표본 T검정 분석 방법다른 통계 분석 도구와의 비교ChatGPT로 T검정 분석 시 유의사항마무리: 통계 분석의 미래T검정이란 무엇인가?T검정은 두 집단 간의 평균 차이를 통계적으로 분석하는 방법이다. 연구자가 인식한 문제점이 '있는가/없는가', '영향이 있는가/영향이 없는가', '차이.. 2025. 4. 2. 생성형 AI와 통계적 추론의 접점을 찾아서: P값의 실제 의미와 올바른 활용법 통계적 추론과 P값의 올바른 이해는 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 생성형 AI 시대에 접어들며 이러한 통계적 개념의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 본 글에서는 P값의 진정한 의미와 해석 방법, 생성형 AI와의 접점, 그리고 데이터 시대에 통계적 추론을 올바르게 활용하는 방법을 알아봅니다. P값의 진정한 의미와 역사적 배경통계적 유의성의 올바른 이해와 해석P값 사용의 일반적 오류와 함정생성형 AI 시대의 통계적 추론대안적 통계 접근법: 신뢰구간과 효과 크기데이터 시대의 통계적 사고와 연구 윤리P값의 진정한 의미와 역사적 배경P값은 통계학에서 정말 많이 언급되지만, 사실 제대로 이해하는 사람은 의외로 적다. 이 개념은 통계학자 로널드 피셔가 발전시켰는데, 원래 '귀무가설이 참일 때, 우리가 관측한.. 2025. 3. 31. ChatGPT를 활용한 통계적 가설검증: 귀무가설과 오류 유형 이해하기 데이터 기반 의사결정이 필수인 현대 사회에서 통계적 가설검증의 원리를 이해하는 것은 객관적이고 신뢰할 수 있는 분석의 기초가 된다. 생성형 AI ChatGPT의 Statistic & Data Analyst 기능을 활용하면 복잡한 통계 소프트웨어 없이도 가설검증과 오류 유형을 쉽게 이해하고 적용할 수 있다.목차통계적 가설검증의 기본 원리귀무가설과 대립가설의 개념제1종 오류와 제2종 오류 이해하기ChatGPT를 활용한 가설검증 분석 방법프롬프트 작성 전략과 실제 사례가설검증 결과의 올바른 해석일상생활과 비즈니스에서의 적용가설검증 접근법의 발전 방향통계적 가설검증의 기본 원리통계적 가설검증은 불확실성 속에서 의사결정을 내리는 체계적 방법론이다. 표본조사를 통해 얻은 데이터로 모집단에 대한 추론을 시도할 때, .. 2025. 3. 30. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
