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미래사회와 소프트웨어 과제2025.01.291. 데이터 분석의 역사 데이터는 인류 역사 속에서 오래전부터 분석되어 왔다. 이집트의 토지조사, 바빌로니아의 진흙판 숫자, 중국의 인구조사, 그리스의 조세조사, 민수기의 인구조사, 로마의 생명표 등 다양한 데이터 분석 사례가 있었다. 우리나라에서도 조선시대에 호적 제도를 통해 인구통계를 내었다. 이처럼 통계학은 과거부터 국가 통치를 위해 사용되어 왔다. 2. 데이터의 진화 산업혁명 이후 데이터는 국가 데이터에서 민간 데이터로 진화했다. 데이터 저장 기술의 발전으로 소셜 네트워크 서비스 데이터가 등장했고, 데이터베이스 시대가 열렸다...2025.01.29
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부모와 자녀 키의 상관관계2025.05.151. 데이터 수집과 요약 데이터 수집 과정 및 수집된 원시 데이터의 소개, 그림형 혹은 숫자형 기술통계 제시, 기술통계 결과를 통한 시사점 제시 2. 가설제안 및 통계 분석 논리적 가설 수립, 집단간 차이분석 혹은 인과관계분석 3. 분석 결과 및 전략 제안 분석결과 요약정리, 분석결과 기반의 전략 제안 및 예상 기대효과 1. 데이터 수집과 요약 데이터 수집과 요약은 데이터 분석의 기초가 되는 매우 중요한 단계입니다. 데이터 수집 시 데이터의 출처와 신뢰성을 확인하고, 데이터의 특성을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 또한 데이터를 요약...2025.05.15
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빅데이터의 특성과 활용2025.04.261. 정형 데이터와 비정형 데이터 정형 데이터는 구조화된 데이터로 즉시 통계 분석에 활용할 수 있는 형태의 데이터이며, 기업에서는 고객 정보, 회계 자료 등을 정형 데이터로 활용한다. 반면 비정형 데이터는 구조화되지 않은 데이터로 동영상, 사진, 문서 등이 포함되며, 기업에서는 소셜 미디어 데이터, 고객 의견 등의 비정형 데이터를 마케팅과 고객 관리에 활용한다. 2. 비정형 데이터 분석 빅데이터의 3V(Volume, Velocity, Variety)와 4V(Veracity)는 비정형 데이터 분석의 핵심 특성이다. 기업은 이러한 특성...2025.04.26
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QGIS 초보탈출 가이드_2편2025.05.081. 좌표변환 QGIS 프로그램에서는 데이터의 좌표를 직접 변환할 수 없고, 파일을 내보내야 좌표 변환이 완료됩니다. 데이터의 좌표를 확인하고 변환하는 방법을 설명합니다. 2. 신규 레이어 생성 QGIS에서 새로운 레이어를 생성하는 방법을 설명합니다. 레이어의 형태, 좌표계, 컬럼 등의 정보를 입력하고 객체를 추가하는 과정을 다룹니다. 3. 데이터 편집 QGIS에서 데이터를 편집하는 방법을 설명합니다. 버텍스 편집, 폴리곤 분할, 객체 변형, 스냅 기능 활용 등 다양한 편집 기능을 다룹니다. 4. 트레이싱 기능 활용 QGIS의 트레...2025.05.08
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빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
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빅데이터의 개념과 특징 및 기업의 활용 사례2025.01.241. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 데이터의 크기(volume), 데이터의 입출력 속도(velocity), 그리고 데이터의 다양한 형태(variety)가 3대 요소이다. 데이터의 속도란 기존 아날로그 데이터 환경에서와 달리 디지털화되고 정형 데이터화되는 속도 면에서 향상되는 정도를 의미한다. 형태란 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터의 구성 형식을 말한다. 빅데이터는 대용량 데이터를 활용, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고, 생성된 지식을 바탕으로 능동적으로 대응하거나 변화를 예측하기 위한 정보화 기술이다. 2. 빅데이터...2025.01.24
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시계열 자료 분석과 활용2025.05.011. 시계열 데이터 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터로, 다양한 변수 간의 인과관계를 분석하는 데 활용됩니다. 시간 간격은 연도별, 계절별, 월별, 일별 등 다양하게 사용되며, 일반적으로 월 단위가 가장 많이 사용됩니다. 시계열 데이터의 특징은 시간의 영향을 받고 서로 독립적이지 않다는 점입니다. 따라서 새로운 분석 방법이 필요합니다. 2. 시계열 데이터의 활용 시계열 데이터는 공학의 신호 처리와 관련이 높으며, 경제학에서 널리 사용되는 방법론입니다. 계량경제학, 금융학, 거시경제학 분석에 활용됩니다. 또한 시...2025.05.01
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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[경영학]경영정보시스템_비정형 데이터(빅데이터)를 활용한 미래기업경영2025.04.291. 정형 데이터와 비정형 데이터 정형 데이터는 이름 그대로 정해진 형식과 틀이 있는 정보를 의미하며, 일반적으로 숫자 또는 텍스트 기반 데이터가 해당됩니다. 반면 비정형 데이터는 형태가 정형화되어 있지 않은 데이터로, 다양한 파일 또는 미디어 형식으로 되어 있어 명확히 그룹화하거나 분류하기 어려운 데이터를 의미합니다. 2. 빅데이터의 활용 사례 영화 산업에서는 SNS 등 온라인에 빠르게 전파되는 사람들의 의견과 기존 영화들의 성공/실패 사례를 분석하여 개봉 영화의 흥행 가능성을 예측하고 있습니다. 또한 포털 사이트 네이버는 '데이...2025.04.29
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빅데이터의 의미와 정보기술2025.04.251. 빅데이터의 의미 빅데이터는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)이라는 3가지 특성을 가지고 있다. 빅데이터는 개인, 단체, 기업, 국가 등에 중요한 자산이 되며 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 것이다. 2. 빅데이터 분석 기술 빅데이터 분석 기술에는 기계학습, 데이터마이닝 등이 있다. 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 규칙을 형성하는 기술이며, 데이터마이닝은 광대한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 찾아내는 기술이다. 이러한 기술들을 통해 빅데이...2025.04.25
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