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데이터 분석의 힘을 통한 데이터 분석 이해2025.05.141. 데이터 분석 데이터 분석은 철저한 인과관계 분석과 파악을 통해 이루어져야 하며, 데이터에서 인과관계 분석을 잘못하여 잘못된 의사결정을 내린 사례도 제시한다. 데이터 분석은 제대로 된 인과관계 분석을 바탕으로 적절하게 활용하면 전략 수립과 의사결정에 매우 큰 도움이 된다. 데이터 분석을 수행하기 위해서는 현상과 원인 사이의 인과관계를 도출하는 것이 핵심이지만, 우리가 살아가는 현실 속에는 수많은 통제 불가의 요인들이 내재해 있으므로 정확한 인과관계의 규명이 쉽지 않다. 또한 상관관계와 인과관계를 혼동하지 않도록 주의해야 한다. ...2025.05.14
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출석수업에서 다룬 데이터 분석 과정과 빅데이터 분석에 대한 이해2025.01.241. 데이터 분석 과정 출석수업에서는 R 프로그래밍 언어를 이용하여 'The Billion Prices Project'의 공개 데이터 'Our Public Data'를 분석했습니다. 데이터의 구성을 살펴보고, 국가별 가격 데이터 개수의 히스토그램을 그렸습니다. 또한 온라인과 오프라인 가격 차이를 비교하고, 국가 간 가격 차이의 표준편차를 구해 히스토그램으로 나타냈습니다. 2. 빅데이터 분석의 특징 빅데이터는 volume, variety, velocity, variability, veracity의 5가지 특징을 가집니다. 데이터의 규...2025.01.24
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빅데이터 분석 사례조사2025.05.051. 마케팅을 위한 빅데이터 분석 마케팅 기업은 빅데이터 분석을 사용하여 소비자 행동, 선호도 및 구매 내역을 파악하여 타깃마케팅을 할 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 고객의 쇼핑 습관을 파악하고 이 정보를 사용하여 맞춤형 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 마케팅을 위한 빅데이터 분석은 마케팅 전략을 최적화하고 비즈니스 결과를 개선하기 위해 대량의 데이터를 사용하여 소비자 행동 및 선호도에 대한 정확한 데이터를 얻는 과정을 말합니다. 2. 마케팅을 위한 빅데이터 분석 단계 마케팅을 위한 빅데이터 분석에는 데이터 수집, 데이터...2025.05.05
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데이터 분석의 힘(이토 고이치로 저, 전선영 역, 인플루엔셜)을 읽고 '데이터 분석'을2025.04.301. 데이터 분석이 미치는 영향 데이터 분석은 여러 방면에서 효과적으로 사용할 수 있다. 광고와 오바마 캠프를 예시로 들어 데이터 분석이 어떻게 효과적으로 사용되었는지 설명했다. 데이터 분석이 보편화되면서 최근에는 엉터리 데이터 분석 기사가 넘쳐나고 있으며, 좋은 데이터 분석이라는 것은 특정 요인이 특정 결과를 가져왔다고 확실하게 인과관계를 설명할 수 있어야 한다. 2. 데이터 분석을 알아야 하는 이유 데이터 분석을 제대로 하기 위해서는 통계학, 선형대수학, 미적분학과 같은 수학적 지식이 많이 요구된다. 하지만, 일반인들 모두가 이...2025.04.30
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빅데이터기획및분석_빅데이터의 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있습니다2025.05.121. 빅데이터 분석의 개념 빅데이터란 완전한 방대한 양의 데이터만을 의미하는 것이 아니라 기본적으로 가지고 있는 시스템에서의 처리가 어려운 데이터의 집합 체계를 의미한다. 이와 같이 일반적으로 이전의 데이터 수집, 관리 및 저장, 분석 등의 용량을 초과하는 대용량의 데이터 종합을 의미하며, 정형화 데이터 및 비정형화된 데이터가 있다. 2. 빅데이터 종류 빅데이터의 종류에는 정형, 반정형, 비정형 데이터가 있다. 정형 데이터는 일정한 규칙을 가지고 체계적으로 정리된 데이터이며, 반정형 데이터는 문자로 서술된 정보를 가지고 있는 데이터...2025.05.12
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빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법과 특징 분석2025.01.261. 검색 데이터 수집 및 활용 검색 데이터 수집 방법은 사용자가 검색 엔진에 입력한 검색어와 관련된 데이터를 수집하여 분석하는 방법입니다. 이 방법은 사용자의 관심사, 소비 패턴, 트렌드 등을 빠르게 파악할 수 있어 마케팅, 시장 조사, 소비자 분석 등에 유용하게 사용됩니다. 검색 데이터는 실시간으로 수집할 수 있어 빠르게 변화하는 소비자 트렌드와 사회적 이슈를 즉각적으로 파악할 수 있으며, 대규모로 수집할 수 있어 통계적으로 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 2. 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터 수집 및 활용 소셜네트...2025.01.26
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가디언의 데이터 저널리즘 사례 분석2025.04.271. 데이터 저널리즘 데이터 저널리즘은 뉴미디어의 등장으로 다양한 형태의 빅데이터가 쏟아져 나오면서 데이터를 기반으로 분석하여 특정 사회 현상이나 사건을 심층적으로 보도하는 새로운 언론사조입니다. 데이터 저널리즘의 특징은 통계학, 디자인, 프로그래밍, 통찰력 등 다양한 학문을 종합하는 것이며, 핵심정보와 가치, 통찰력을 제공하는 것이 중요합니다. 2. 가디언의 데이터 저널리즘 가디언은 1821년 창간된 주간지 'Manchester Guardian'에서 1959년 8월 이후 'The Guardian'으로 개칭된 영국의 유명 언론사입니...2025.04.27
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경영데이터마이닝 데이터 기초분석 발표자료2025.05.111. 직원 퇴사율 증가 문제 A 회사의 인사과 담당자는 A 회사 직원들의 퇴사율이 증가하고 있음을 발견했습니다. 신규 직원 채용 비용을 절감하고, 우수 인재 유지를 위해서 인사관리 정책을 새롭게 바꾸고자 합니다. 과거 데이터를 분석하여 직원들의 니즈를 반영한 맞춤형 인사관리를 하려고 합니다. 2. 데이터 마이닝 문제 회사를 그만두는 사람과 그렇지 않은 사람은 어떤 기준으로 분류될까? 회사를 그만두는 주된 이유는 무엇일까? 현재 회사를 다니고 있지만 곧 떠날 것이라고 추정되는 사람들은? 3. 데이터 소개 인구통계학적 정보와 회사생활에...2025.05.11
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심슨의 역설과 데이터 분석의 함정2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...2025.05.14
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기술 발전에 따른 고도화된 데이터 분석기술의 필요성2025.05.051. 데이터 분석 기술의 고도화 기술 발전에 따라 데이터 분석 기술이 고도화되고 있다. 클라우드 기반 플랫폼의 보편화, 데이터 분석 기술의 상용화, 비즈니스 의사결정 과정에서 데이터 분석의 활용 증가 등으로 인해 데이터 분석 기술이 발전하고 있다. 특히 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 단순한 통찰력 도출을 넘어 미래 과제와 방향을 제시하는 첨단 데이터 분석이 중요해졌다. 2. 데이터 분석의 비즈니스 활용 데이터 분석에서 도출된 통찰력은 비즈니스 의사결정 전 과정에서 활용될 수 있다. 비즈니스 인텔리전스나 분석가 영역에서만 데이터 ...2025.05.05
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