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정형 데이터의 종류와 데이터 주도권 확보를 위한 역량 강화2025.01.261. 정형 데이터의 종류 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉩니다. 범주형 데이터는 데이터 간의 순서나 크기 관계가 없는 데이터이며, 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분됩니다. 수치형 데이터는 측정이나 계산이 가능한 숫자로 구성된 데이터이며, 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분됩니다. 각 데이터 유형에 따라 분석 방법이 달라지므로, 데이터의 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 주도권 확보를 위한 역량 데이터 주도권은 데이터를 소유하고 활용할 수 있는 권리뿐만 아니라, 데이터를 통해 가치 있는...2025.01.26
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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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빅데이터의 특성은 다양한 데이터의 유형(Variety)과 계속 발생하는 데이터(Velocity)를 활용한다는 것을2025.04.261. 정형 데이터와 비정형 데이터의 개념적 차이와 기업 활용 유형 사례 정형 데이터는 바로 통계적인 분석에 사용될 수 있을만한 형태로 정리 및 가공된 데이터이다. 관게형 데이터베이스나 스프레드시트와 같이 고정된 필드에 저장된 데이터가 여기에 해당한다. 정형 데이터는 수치만으로도 의미를 파악하는 것이 용이한 데이터다. 이러한 정형 데이터는 정해진 형식 및 저장 구조를 바탕으로 데이터에 대해서 부분 검색을 하거나 선택, 갱신, 삭제와 같이 여러 가지 연산을 수행할 수 있기 때문에 정형화된 업무나 서비스에 활용이 된다. 비정형 데이터는 ...2025.04.26
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데이터베이스 관리 시스템2025.05.141. 데이터베이스 관리 시스템 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 현대 조직에서 데이터를 효과적으로 저장, 관리, 조작하고, 필요에 따라 검색하고 업데이트하는 데 사용되는 핵심적인 소프트웨어 도구입니다. DBMS는 데이터베이스를 생성, 수정, 관리, 제어하는 소프트웨어 시스템으로, 데이터의 구조를 정의하고 무결성과 보안을 유지하며 사용자들이 데이터를 효율적으로 조작할 수 있도록 지원합니다. DBMS의 주요 기능에는 데이터 정의 언어(DDL), 데이터 조작 언어(DML), 데이터 제어 언어(DCL)가 있습니다. DBMS는 데이터 중...2025.05.14
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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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데이터베이스의 개념과 특징2025.01.131. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 어느 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공유해서 사용할 수 있도록 데이터들을 통합하여 체계적으로 조직한 후 저장한 운영 데이터의 집합이다. 데이터베이스는 공유 데이터, 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터의 특성을 가지고 있다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 특징은 데이터 중복의 최소화, 데이터의 독립성, 데이터의 보안성, 데이터의 공유, 데이터의 무결성이다. 데이터베이스는 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터의 논리적/물리적 독립성을 보장하며, 데이터에 대한 보안을 유지하고, 다...2025.01.13
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Data Preparation2025.01.131. Feature Extraction and Portability Feature extraction은 다양한 출처(센서, 이미지, 웹 기록, 침입감지, 문서 등)에서 데이터를 얻는 것을 말한다. Portability는 다른 유형으로 데이터를 변환하는 것을 말한다. 포터빌리티의 예로는 이산화, 이진화, LSA, SAX, DWT, DFT 등이 있다. 이러한 변환 방법들은 데이터의 크기를 줄이거나 다른 형태로 표현하는 데 사용된다. 2. Data Cleaning 데이터 클리닝은 누락되거나 오류가 있는 데이터를 제거하는 것을 말한다. 누...2025.01.13
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데이터베이스의 정의와 장단점2025.01.271. 데이터베이스 정의 데이터베이스는 체계적인 데이터 모음이며, 전자적 저장 및 데이터 조작을 지원합니다. 데이터베이스를 사용하면 데이터 관리가 쉬워집니다. 데이터베이스의 특성으로는 실시간 접근성, 계속적인 변화, 동시 공용, 내용에 의한 참조 등이 있습니다. 2. 데이터베이스 유형 데이터베이스에는 다양한 유형이 있습니다. 분산 데이터베이스, 관계형 데이터베이스, 객체 지향 데이터베이스, 중앙 집중식 데이터베이스, 오픈 소스 데이터베이스, 클라우드 데이터베이스, 데이터웨어하우스, NoSQL 데이터베이스, 그래프 데이터베이스, OLT...2025.01.27
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데이터베이스 데이터 모델링에서 ERD를 관계형 모델로 사상하기2025.01.191. 데이터 모델링 데이터 모델링은 데이터베이스 설계 과정에서 중요한 단계입니다. ERD(Entity-Relationship Diagram)를 관계형 모델로 사상하는 것은 데이터 모델링의 핵심 작업 중 하나입니다. 이를 통해 데이터베이스의 테이블, 열, 관계 등을 정의할 수 있습니다. 2. ERD 관계형 사상 ERD를 관계형 모델로 사상하는 과정에서는 엔티티를 테이블로, 속성을 열로, 관계를 외래키 관계로 매핑합니다. 이를 통해 데이터베이스 설계 툴을 활용하여 관계형 데이터 모델을 작성할 수 있습니다. 3. 데이터베이스 설계 툴 데...2025.01.19
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데이터베이스의 정의와 역사2025.05.041. 데이터베이스 정의 데이터베이스는 데이터의 집합이다. DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 데이터베이스를 운영하고 관리하는 소프트웨어이다. 2. DBMS 발전 과정 초기에는 종이에 펜으로 기록하다가 컴퓨터에 파일로 저장하는 방식을 사용했다. 이후 DBMS가 등장하면서 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 되었다. 3. DBMS 분류 계층형 DBMS, 망형 DBMS, 관계형 DBMS(RDBMS)가 있다. 관계형 DBMS는 테이블이라는 최소단위로 구성되며 SQL(Structured Query Language)을 사용한다. 4....2025.05.04
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