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연구 목적에 최적화된 전문 통계 분석 서비스를 제공합니다
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TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 최신 AI 프레임워크를 활용한
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SPSS 분석
SPSS 통계 분석
가장 널리 사용되는 통계 분석 소프트웨어인 SPSS를 활용하여 기술통계부터 고급 분석까지 다양한 통계 분석을 수행합니다.
분석 결과 예시
회귀분석 R²
0.847
신뢰도 (Cronbach's α)
0.912
유의확률 (p-value)
< .001 ***
모델 적합도 지수
0.956
CFI
0.943
TLI
0.048
RMSEA
0.052
SRMR
구조방정식
구조방정식 모형 (AMOS)
AMOS, SmartPLS를 활용한 구조방정식 모형 분석으로 복잡한 변수 간 관계를 검증하고 연구 가설을 체계적으로 검증합니다.
R · Python · 빅데이터 · AI
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빅데이터 · AI 모델링 논문
최신 프로그래밍 언어와 인공지능 기법을 활용한 석·박사 학위논문 통계분석의 새로운 패러다임
분석 서비스
Python - Deep Learning
# 딥러닝 모델 학습 예시
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 모델 구축
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.3),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
R - Text Mining
# 토픽 모델링 분석
library(topicmodels)
library(tidytext)
# LDA 모델 적합
lda_model <- LDA(dtm, k = 5)
topics <- tidy(lda_model, matrix = "beta")AI 모델 성능 지표
96.2%
Accuracy
0.94
F1 Score
0.97
AUC-ROC
머신러닝 모델 성능
정확도 (Accuracy)
94.5%
정밀도 (Precision)
92.3%
재현율 (Recall)
91.8%
논문 적용 분야
경영학
의학
사회과학
공학
교육학
머신러닝 / 딥러닝
AI
머신러닝 & 딥러닝 분석
TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 최신 프레임워크를 활용하여 예측 모델 구축, 분류 분석, 군집 분석 등 AI 기반 논문 분석을 수행합니다.