NBA 리그 데이터 활용 선수 연봉 예측 모델을 위한 데이터 마이닝 기법 탐구

2. 분석에 사용된 변수의 설명
3. 데이터 전처리 과정
4. 데이터 시각화 기법
5. 다중 회귀 분석의 적용
6. 의사 결정 나무 기법
7. 인공 신경망 모델의 활용
8. 모델 성능 비교 및 최종 결론
9. 부록
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농구는 세계에서 가장 인기 있는 스포츠 중 하나로, NBA 리그는 이 스포츠의 정점에 있는 프로 리그이다. NBA의 선수들은 높은 스킬과 역량을 바탕으로 막대한 연봉을 받고 있으며, 이러한 연봉은 선수의 경기력, 포지션, 팀 기여도 등 다양한 요소에 따라 결정된다. 최근 데이터 과학과 인공지능 기술의 발전으로 인해, 이러한 복잡한 연봉 결정 요소를 분석하고 예측하는 데 큰 도움이 되는 다양한 데이터 마이닝 기법들이 등장하고 있다. 선수의 성과, 부상 이력, 경기 당 평균 득점과 어시스트 수, 팀의 성적 등 수많은 변수들이 연봉과 밀접한 관계를 가지므로, 이를 기반으로 한 예측 모델의 필요성이 커지고 있다. 데이터 마이닝 기법을 활용하면 과거의 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 통해 선수 연봉을 보다 정교하게 예측할 수 있다. 이러한 예측 모델은 구단의 인사 전략, 선수 계약 협상에 있어 중요한 판단 기준이 될 수 있으며, 선수 본인에게도 자신의 가치를 이해하는