# 교육 수준 ## 개요 **교육 수준**(Educ Attainment)은 개인이나 집단이 정규 교육 체계 내에서 달성한 학업의 정도를 의미하는 인구통계학적 지표이다. 이는 일반적으로 초등학교, 중학교, 고등학교, 전문대, 대학, 대학원 등 학력 단계를 기준으로 분류되며, 개인의 사회경제적 지위, 직업 기회, 소득 수준, 건강 상태 등 다양한 사회적 결...

# 교육 수준 ## 개요 **교육 수준**(Education)은 개인이 공식 교 체계 내에서 이수한 학업의 정도를 나타내는 개념이다. 이는 일반적으로 학 교육의 단계별 구분(예: 초등, 중등, 고등, 고등교육 등)을 기준으로 하며, 국가별 교육 제도에 따라 다소 차이가 있을 수 있다. 교육 수준은 개인의 인지 능력, 직업 기회, 사회경제적 지위, 건강 ...

# 비즈니스 환경 ## 개요 비즈니스 환경(Business Environment)은 조직이 운영되는 외부 및 내부 조건을 포괄하는 개념으로, 기업의 전략 수립, 운영 효율성, 리스크 관리에 중요한 영향을 미칩니다. 특히 보안 리스크 식별 측면에서 비즈니스 환경을 이해하는 것은 조직의 정보 보호 전략 수립과 사이버 위협 대응 능력 향상에 핵심적인 역할을 ...

# 인코딩 ## 개요 데이터 전처리 과정에서 **인코딩**(Encoding)은 범주형 데이터(categorical data)를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 핵심 기술입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 문자열이나 라벨 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없으므로, 이를 숫자로 변환하는 과정이 필수적입니다. 인코딩은 데이터...

# 외생 변수 ## 개요 외생 변수(外生變數, exogenous variable)는 통계학, 특히 회귀분석과 계경제학에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 외부에서 결정되며 분석 대상인 모델 내부의 변수에 영향을 미치지만, 모델 내부의 다른 변수로부터 영향을 받지 않는 변수를 의미한다. 외생 변수는 주로 독립변수(independent variable)로 사...

# 직접 판매 ## 개요 **직접 판매**( Selling)는 중 유통 경로를 거지 않고 제조업체 또는 판매자가 소비자에게 직접 상품이나 서비스를 제공하는 마케팅 및 유통 방식을 의미한다. 이 방식은 전통적인 소매 모델과 달리 소매점, 도매상, 유통업체 등의 간섭 없이 제품이 소비자에게 전달되기 때문에, 생산자와 소비자 간의 관계 형성이 용이하고 마케팅...

# 통계적 평등 ## 개요 **통계적 평등**(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 **보호 속성**(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 사회적 소수 집단이나 ...

요소 가격## 개요 요소 가격**(Factor Price)은 경제학에서 **생산 요소**(노동, 자본, 토지, 기업가 정신 등)가 시장에서 거래될 때 형성되는 가격을 의미한다. 생산 활동을 위해서는 다양한 자원이 필요하며, 이러한 자원의 공급자(예: 노동자는 노동을 제공하고, 자본 소유자는 자본을 제공함)는 그 대가로 보상을 받는다. 이 보상이 바로 각 ...

# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 범주형 데이터의 한류로, 특정한 순서나 등급이 존재하는 범주를 의미합니다. 데이터 과학과 통계 분석에서 데이터는 일반적으로 **정량형**(수치형)과 **정성형**(범주형)으로 나뉘며, 정성형 데이터는 다시 **명목형 범주**(Nominal Category)와 **순서형 범주...

# 라벨 인코딩 ## 개요 라벨 인코딩(Label Encoding)은 머신러 및 데이터 과학 분야에서 범주형(categorical) 데이터를 모델이 처리할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 대표적인 **데이터 인코딩 기법** 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 문자열이나 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 변수들...

# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...

# 인구통계적 분할 (Demographic Segmentation) ## 개요/소개 인구통계적 분할은 마케팅 전략에서 시장을 특정한 **인구 통계학적 특성**에 따라 나누는 방법이다. 이는 소비자의 연령, 성별, 소득 수준, 교육 수준, 직업, 가족 구조 등과 같은 정량적 데이터를 기반으로 고객 그룹을 분류하는 전략이다. 이러한 분할은 기업이 특정 타겟 ...

# 인구통계적 요인 ## 개요 인구통계적 요인은 마케팅 전략 수립과 시장 분석에서 핵심적인 역할을 하는 데이터 범주로, 특정 인구 집단의 특성을 정량적으로 파악하여 소비자 행동을 예측하고 맞춤형 전략을 수립하는 데 활용됩니다. 이 요인들은 연령, 성별, 소득, 직업, 교육 수준, 거주지 등 다양한 변수를 포함하며, 기업이 타겟 시장을 식별하고 제품/서비스...