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Session 8. Poster 기타정보통신기술, 좌장 : 이달호(가천대학교)

머신러닝 기법들을 활용한 아보카도 가격대 분석 및 예측
Analysis and Forecast of Avocado Price Using Machine Learning Techniques

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  • 발행기관
    한국정보통신설비학회 바로가기
  • 간행물
    한국정보통신설비학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2018년도 정보통신설비 학술대회 (2018.08)바로가기
  • 페이지
    pp.190-192
  • 저자
    방준일, 김화종
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A355618

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원문정보

초록

영어
In order to gain more profits from past to present, there is no time to analyze and predict the value of goods. Many efforts have been made to obtain information about the product to obtain it at a lower price and to sell it at a higher price. As computers have become commonplace in modern times, a number of methods have been developed. And, I was attracted to this method and collected the sales data of avocado and analyzed and predicted through the method, for example regression model and fbprophet. The source of the data is 'hass avocado board'.

목차

Abstract
I. 서론
II. 회귀분석
III. Fbprophet
IV. 결론
감사의 글
참고문헌

키워드

visualization regression fbprophet prediction data analysis

저자

  • 방준일 [ Jun-Il Bang | 강원대 ]
  • 김화종 [ Hwa-Jong Kim | 강원대 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보통신설비학회 [Korea Institute of Information & Telecommunication Facilities Engineering]
  • 설립연도
    2001
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    한국 정보통신 시설 및 설비에 대한 대학, 연구기관, 공공기관, 산업체 등의 관련자들의 연구활동을 통하여 학문적, 이론적 체계 확립과 구현 기술의 보편화를 이룩함으로써 한국 정보통신산업의 발전에 기여하고, 회원 상호간 학문적 발전의 도모를 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국정보통신설비학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2002~2025
  • 십진분류
    KDC 567 DDC 621

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