2025/02/19 5

공정관리를 생각나게 하는 영화

시간을 다룬 기계 어떻게보면 패러독스 이지만 자신의 과거에대한 후회를 고치고싶은 인간의 욕망을 시간을 다룬다는 관점에서 전개한 영화~주어진시간안에 모든것이 돌아가는 제약이론에 기반한 참신한 영화 시간을 가장잘 시각적으로 표현한 영화가 아닌가.치밀한 설계와 그것을 실행하는 자 그리고 주변에서 이들을 지켜보는자 어쩌면 우리가 공동의 목표아래 설계하고 계획해서 실행하며 그것을 관찰하고 비교분석하는것 이런일이 공정관리라는 것이다.주어진 장소에 따라 시간의 흐름이 다르다는것이 나온다 중력과 연관하여 시간의 흐름이 다른다는 내용인데 공정관리에선 이를 가중치라고 한다. 모든 resorce들의 중요도가 다르다는것이다. 이 중 선택한다면 당연 가장중요한것을 선택하고 관리하는것이 공정관리인 샘이다.공정관리와 가장 연관이 ..

Schedule analyst 2025.02.19

MCX기법에 의한 공기단축 공정관리/사업관리 / 건축

MCX는 ① MCX는 각 요소작업의 공기 대 비용의 관계를 조사하여 최소의 비용으로 공기를 단축기 위한 기법으로 CPM(Critical Path Method)의 핵심이론이다. ② 각 단위작업의 공기 대 비용의 관계를 조사하여 최소의 비용으로 공기를 단축하는 것이다. 구체적인 절차는 우선 주공정(CP, Critical Path)상의 단위작업 중 비용구배(cost slope)가 가장 작은 단위작업부터 단축해 가며 이로 인해 변경되는 주공정 경로를 따라 단축할 단위작업을 결정한다. [출처] MCX는|작성자 승현재현 이방법외에 대표적인 공정관리에서 공기단축을 하는 방법으로는 두가지 가 있으며 1st. Crashing(공정압축법) 단축 일부일정에 리소스(비용, 인력, 장비 외 자원)을 투입하여 공정을 단축하는 기..

Schedule analyst 2025.02.19

geopy 설치

geopy 모듈은 지리적 좌표(위도, 경도)를 기반으로 거리 및 위치 정보를 다룰 수 있는 라이브러리로.특히 위도(latitude), 경도(longitude) 데이터를 활용하여 두 지점 간의 실제 거리(km)를 계산할 때 많이 사용됨.geopy가 필요한 이유1. Haversine 공식보다 더 정확한 거리 계산 가능지구가 완벽한 구체가 아니기 때문에, Haversine 공식은 오차가 발생할 수 있어.geopy.distance.geodesic()은 지구의 타원체 모델(WGS-84)을 사용하여 보다 정확한 거리(km)를 반환해.2. 위도/경도를 이용한 실시간 거리 계산 가능고객(lat, long)과 가맹점(merch_lat, merch_long) 간의 거리를 구하는 데 사용 가능.지도 데이터를 활용하는 머신러..

신용거래 이상탐지 데이터 다루기

이번내용은 모두연 프로덕트데이터분석가1기 수료과정 중 과제를 참고하였습니다. 신용카드 이상감지 모델을 만들기 위한 데이터이며, is_fraud가 사기거래 여부를 나타내는 변수이다.최종적으로 사기거래 여부를 예측하기 위한 데이터를 준비해보는 실습입니다.사기거래 여부를 예측하는 데 불필요한 컬럼을 제거합니다.최소 2개 이상의 새로운 피처(변수)를 생성해봅시다.[힌트] 구매 금액, 시간 등의 변수를 이용할 수 있습니다.데이터의 위도/경도 정보를 활용해볼 수 있을까?통계적 관점으로 접근하여 유용한 변수를 만들어낼 수 있을까?평가문항상세기준1. 다수의 컬럼이름을 변경하고, 다양한 방법으로 결측치를 처리할 수 있는가?컬럼 이름의 변경이 명확하게 반영되어 있고, 다양한 방법으로 효과적인 결측치 처리를 진행할수 있는가..

ADsP 내용 용어정리-(Accuracy와 Precision)

ADsP시험 내용 중 용어 중심으로 정리 하였습니다. Accuracy와 Precision1) Accuracy (정확도) : "전체 중에서 맞춘 것", "중앙을 맞췄는가?"전체 데이터 중에서 정답을 맞춘 비율을 의미함.공식: TP (True Positive) ↑ : 실제 긍정(Positive)이고 예측도 Positive(긍정), Accuracy가 높으므로 TP가 많은 편TN (True Negative) ↑ : 실제 Negative(부정)이고, 예측도 Negative(부정), Accuracy가 높으므로 TN도 많은 편  FP (False Positive) ↑ : 실제 Negative(부정)인데, 예측을 Positive(긍정), Precision이 낮다는 것은 긍정으로 예측한 것 중에서 틀린 비율(FP)이 높..

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