[손잡경] 내년 공무원 보수 3.5% 인상.. 저연차 이탈 막을까
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[손잡경]내년 공무원 보수 3.5% 인상.. 저연차 이탈 막을까📍 간략 요약정부가 저연차 공무원 이탈을 막기 위해 2026년 공무원 보수를 평균 3.5%, 신입은 최대 6.6% 인상하기로 했다. 📰 주요 내용 요약공무원 보수 3.5% 인상…저연차 중심 처우 개선 정부는 2026년 공무원 보수를 평균 3.5% 인상하기로 결정했다. 이는 2017년 이후 최대 인상 폭이다. 특히 7~9급 1호봉 저연차 공무원에게는 추가 인상(3.1%)을 적용해 총 6.6%를 올려, 신입 공무원 이탈을 막겠다는 취지다. 이에 따라 9급 1호봉 초임은 월 약 270만 원에서 286만 원으로 상승하고, 정부는 2027년까지 월급 300만 원 달성을 목표로 하고 있다. 7급 신입은 월 320만~330만 원 수준, 5급 사무관은 ..
[손잡경] 부동산PF 자기자본비율 강화? 총대출 제한... 주택 공급 영향은?
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[손잡경]부동산PF 자기자본비율 강화? 총대출 제한... 주택 공급 영향은?📍 간략 요약정부에서 부동산PF 건전성 제도 개선 방안을 내놨다.부동산 PF에서 시행사 자기자본 비율을 단계적으로 20%까지 높이고 상호금융의 PF 대출 비중을 제한해 리스크를 줄이되, 그로 인한 민간 주택 공급 위축은 공공택지·리츠 등 공공 주도로 보완하겠다는 것이다. 📰 주요 내용 요약1. 정책 배경부동산 PF가 시행사 자기자본은 거의 없이 대출에 과도하게 의존해 왔고, 부동산 경기 둔화로 PF 부실이 금융권 전반의 리스크로 번지자 정부가 구조 개선에 나섬. 2. 정책 핵심 (1) 시행사 자기자본비율 강화2027년부터 신규 PF 사업에 대해 시행사 자기자본비율을 5%에서 시작해 2030년까지 20%로 단계적 상향.자기자본을..
[뉴스스크랩] “車보험도 우리 이름이 먼저”…2조 장전 DB손보, 美보험사 인수 추진
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📍 요약 한 줄 정리DB손해보험이 국내 보험업계 최대 규모인 2조 원을 들여 미국 자동차보험 특화 기업 포르테그라 인수를 추진 중이다.📰 주요 내용 요약발행 주체: 매일경제발행 url: https://www.mk.co.kr/news/economy/11356096주요 내용:DB 손보는 미국 보험사 포르테그라의 100% 지분 인수를 위해 실사를 완료하고 가격 협상 중이며, 7~8월 최종 마무리 목표인수 금액은 약 2조 원으로, DB 손보 보유 자본의 25%, 지난해 순이익보다 큰 규모포르테그라는 플로리다 주에 본사를 둔 차량 특화 보험사로, 자산 7.3조 원, 2024년 수입 2.6조 원 규모국내 보험 시장 성장 정체 속 해외시장 확장을 통한 수익성 제고 시도인수 성공 시 삼성 화재와 격차 축소 및 글로..
[뉴스스크랩] “사람이 갚을 수 있는 이자 아니다”...반사회적 사채 금리, 연 60% 이하로 억제
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개정안 내달 22일부터 시행100%서 낮춰 새정부와 보조📍 요약 한 줄 정리오는 7월부터 연 60%를 초과하는 고금리 대출은 ‘반사회적 사채’로 간주되어 법적으로 무효화된다. 📰 주요 내용 요약발행 주체: 매일경제발행 url: http://mk.co.kr/news/economy/11352528주요 내용:금융위원회는 '대부업법 시행령' 개정안을 7월 22일부터 시행 예정현재 연 100% 이상으로 정의된 '반사회적 초고금리' 기준이 연 60% 초과로 낮아짐개정 이후 연 60%를 넘는 금리로 맺어진 계약은 법적으로 무효 처리대부업 등록 요건도 강화됨: 개인 1억 원 / 법인 3억 원 이상 자기자본 필요.대부중개업도 온라인 1억 원, 오프라인 3000만 원의 자기자본 요건 신설.금융사에서 대출받기 어려운 청..
[뉴스스크랩] 모호한 지분법 요건 탓에 보험업계 회계처리 대혼란
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📍 요약 한 줄 정리삼성생명이 삼성화재를 자회사로 편입하고도 지분법 회계처리를 하지 않아 보험업계와 회계업계에 논란이 일고 있다.📰 주요 내용 요약발행 주체: 한국경제발행 url: https://www.hankyung.com/article/2025062471661주요 내용:삼성생명이 보유한 삼성화재 지분은 약 15%로, 통상적인 지분법 적용 기준인 20%에 못 미친다.그러나 회계업계 일각에서는 보험임법상 자회사 편입과 지배구조상 명백한 '유의적 영향력'이 있다며 지분법 적용 필요성을 제기했다.지분법을 적용하면 삼성생명은 삼성화재의 실적 일부를 재무제표에 반영해야 하며, 유배당 계약자에게 배당금 지급 가능성도 발생한다.반반면, 삼성생명은 '기타포괄손익 공정가치 측정 금융자산(FV OCI)'으로 계속 분..
[뉴스스크랩] 삼성 ‘반도체’·SK ‘AI’·LG ‘투자 점검’...하반기 전략 본격화
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📍 요약 한 줄 정리삼성은 반도체 경쟁력 회복, SK는 AI 생태계 구축, LG는 투자 효율화 중심으로 하반기 전략을 본격화했다.📰 주요 내용 요약발행 주체: IT조선발행 url: https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092142953주요 내용:삼성전자는 글로벌 전략회의를 통해 반도체 부문, 특히 HBM(고대역폭 메모리) 경쟁력 회복에 집중. HBM3E 12단의 엔비디아 납품, HBM4 양산, 파운드리 고객 확보 등을 주요 전략으로 설정.SK그룹은 AI를 그룹 전체의 생존 기술로 삼아, 울산에 국내 최대 규모 AI 데이터센터(AIDC) 구축. AI 제조, 에너지, 바이오 등 전방위 접목과 함께 AI 통합 생태계 패키지 구축 추진.LG그룹은 구..
[빅데이터분석기사] 작업형 3유형
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1. 선형 회귀분석# PIQ를 예측하는 다중선형회귀 모형을 만들고 Brain의 회귀 계수를 구하여라import statsmodels.formula.api as sfmmodel = sfm.ols('PIQ ~ Brain + Height + Weight', data = df).fit()model.summary() PIQ = 111.35 + 2.06 × Brain - 2.73 × Height + 0.0006 × Weight# const = 111.3536 # Brain = 2.0604 # Height = -2.7319 # Weight = 0.0006# 위에서 계산한 모델을 이용하여 뇌크기 90 키 70 몸무게 150일 때 지능을 예측하라PIQ = 111.3536 + 2.0604 × ..
[빅데이터분석기사] datetime 정리
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✅ 빅분기에서 자주 나오는 datetime 주요 개념1. pd.to_datetime(): 문자열 → 날짜형 변환pd.to_datetime("2024-01-01 09:00:00") pd.to_datetime(df['날짜컬럼'])문자열을 datetime64로 바꿔줘야 .dt 사용 가능해짐.2. .dt accessor: 날짜 속성 추출datetime64 타입의 Series에만 사용 가능.df['날짜'].dt.year # 연도 df['날짜'].dt.month # 월 df['날짜'].dt.day # 일 df['날짜'].dt.hour # 시 df['날짜'].dt.minute # 분 df['날짜'].dt.second # 초 df['날짜'].dt.weekday # 요일 (0=월요일) df['날짜'].dt.date # ..
[빅데이터분석기사] 작업형 1유형 문제 풀이
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📌 Groupby🔷 한 컬럼으로 묶고 한 컬럼에만 연산df.groupby('팀')['점수'].mean() 팀을 기준으로 묶고, 점수만 평균 내기 -> 결과는 Series - 결과팀A 10.0팀B 15.0 🔷 한 컬럼으로 묶고 여러 컬럼에 계산df.groupby('팀')[['점수', '리바운드']].mean() 팀으로 묶고, 여러 컬럼(점수, 리바운드)에 평균 내기 -> 결과는 DataFrame - 결과 점수 리바운드팀A 10.0 5.0팀B 15.0 7.0 🔷 groupby('[팀], [포지션]')처럼 컬럼 2개 이상으로 그룹 묶기df.groupby(['팀', '포지션'])['점수'].mean() 팀별 + 포지션별로 묶은 후, 점수 평균 구하기 -..
[빅데이터분석기사] 작업 2유형 템플릿
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유형 확인분류종속(목표변수): 남, 여 / 생존 사망 등 범주형 변수확인 지표: accuracy_scrore, f1_score, roc_auc_score 회귀종속(목표변수): 가격 / 수치 등 수치형 변수확인 지표: RMSE, 결정계수 import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# 사용자 코딩# pd.DataFrame변수.to_csv("result.csv", index=False)# 데이터 유형 파악 print(train.info())print(test.info())print(train.isnull().sum())print(test.isnull().sum..