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저자정보
Dong-Eon Yoon (Tongmyong University) Hyo-Sang Lee (Tongmyong University) Jun-Hyoung Kim (Tongmyong University) Am-Suk Oh (Tongmyong University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
발행연도
2022.1
수록면
181 - 184 (4page)

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Public services managed by the state vary by age, income quintile, and occupation. There are various platforms that notify these public service resources, but detailed conditions such as the number of household members do not meet, so they often do not receive support. Therefore, it is necessary to provide accurate information corresponding to the support target by analyzing and visualizing public service data. To this end, the process of preprocessing data is important, and it is performed through data cleansing and analysis variables. In this paper, we study techniques for correct cleansing of public service data based on the R language useful for data analysis. The frequency and percentage between categorical data are calculated and the association between variables is visualized as bar graphs. Users will be able to more intuitively and easily understand the types of public services through the analyzed results.
#Public service #R Data analysis #Structure information

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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