1. 과제 개요

• 과제명:
• 분석 배경 및 목적:
• 기대 효과:

2. 데이터 수집

• 대상 데이터: 사용할 데이터셋의 명칭과 출처(예: Kaggle, 공공데이터포털, 직접 수집 등)를 밝힙니다.
• 데이터 구조: 주요 변수(Feature)들의 종류, 형태(수치형, 범주형 등), 그리고 데이터의 크기(행과 열의 수)를 간략히 기술합니다.
• 수집 방법: API 이용, 웹 크롤링(Web Crawling), 파일 다운로드 등 데이터 권한을 확보하는 방식을 적습니다.

3. 데이터 분석 방법론

• 분석 모델 및 알고리즘:

4. 수행 일정 및 역할 분담

• 추진 일정:

5. 한계점 및 고려 사항

• 데이터의 한계: 수집 범위의 제한이나 발생할 수 있는 데이터의 편향(Bias)에 대해 기술합니다.
• 분석의 제약: 시간적 한계나 분석 도구의 제약 사항을 미리 예상하여 적습니다.