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1`을 참조할 수 있습니다.이러한 기능을 구현하는 방법에 대한 몇 가지 추가 제안 사항이 있습니다:

1. **데이터 수집 및 전처리**: 데이터를 수집하고 전처리하여 누락된 값을 채웁니다. 여기에는 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 이상값 처리 등이 포함될 수 있습니다.
2. **통계 분석 및 시각화** : 통계 분석을 사용하여 데이터에서 패턴과 추세를 파악합니다. 여기에는 상관관계 분석, 가설 테스트, 클러스터링 등 여러 가지 방법이 포함됩니다.
3. **예측 모델링 및 시뮬레이션**하기: 예측 모델을 개발하고 이를 사용하여 미래의 이벤트를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 미래 이벤트를 예측하고 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트에 대한 예측을 할 수 있습니다.4. **가설 테스트 및 검증**하려면 머신 러닝 모델을 훈련하고 검증해야 합니다. 여기에는 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하는 것이 포함됩니다(예: 정확도_점수, 정밀도_스코어, F1_스코어).5. **모델 평가 및 배포**를 처리하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용할 수