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빅데이터의 특성과 활용2025.05.061. 빅데이터의 특성 빅데이터의 주요 특성은 다양한 데이터 유형(Variety)과 계속 발생하는 데이터(Velocity)를 활용한다는 것이다. 빅데이터는 거대한 규모, 빠른 속도, 높은 다양성을 특징으로 하는 데이터로, 이를 3V로 부르고 있다. 빅데이터는 새로운 데이터 소스에서 나온 더 크고 복잡한 데이터 세트로, 기존 데이터 처리 소프트웨어로는 관리할 수 없을 정도로 방대하지만 비즈니스 문제 해결에 활용될 수 있다. 2. 정형 데이터와 비정형 데이터 정형 데이터는 데이터베이스의 정해진 규칙에 맞게 데이터가 입력된 것으로, 수치로...2025.05.06
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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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범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교2025.01.261. 범주형 데이터 범주형 데이터는 관찰된 개체나 사건을 특정 범주나 그룹으로 분류하는 데이터를 의미합니다. 범주형 데이터는 수치가 아닌 범주로 표시되며, 각 데이터는 서로 다른 그룹에 속할 수 있습니다. 이러한 데이터는 값의 크기나 양을 비교하기보다는 분류하고 식별하는 역할을 합니다. 범주형 데이터의 주요 특징은 각 값이 고유한 그룹에 속하며, 데이터 간의 상대적 크기나 순위를 비교할 수 없다는 점입니다. 2. 수치형 데이터 수치형 데이터는 숫자로 표현되며, 양적 비교와 수학적 연산이 가능한 데이터를 의미합니다. 수치형 데이터는 ...2025.01.26
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데이터베이스의 개념과 특징, 분류2025.01.231. 데이터베이스의 개념 데이터베이스는 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있게 정리한 정보의 집합체이다. 데이터베이스 시스템은 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 구성된다. 2. 데이터베이스의 특징 데이터베이스의 일반적인 특징은 통합된 데이터, 저장된 데이터, 공용데이터, 변화하는 데이터이다. 또한 데이터베이스는 정보의 축적 및 전달, 정보 이용, 정보 관리, 정보기술 발전, 경제·산업적 측면에서 다양한 특성을 가진다. 3. 데이터베이스의 분류 데이터베이스는 형태에 따라 정형, 반정형, ...2025.01.23
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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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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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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술2025.04.271. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 규모가 방대하고 다양성이 높은 데이터를 의미하며, 이 데이터가 분석의 도구나 특정한 기술로써 경제적 가치를 창출할 수 있는 행위를 말한다. 빅데이터의 주요 특성은 데이터의 양, 생성 속도, 데이터 형태의 다양성이다. 최근에는 진실성, 가치, 복잡성 등의 특성이 추가되고 있다. 2. 빅데이터 활용 사례 기업들은 빅데이터를 활용하여 가치를 창출하고 있다. 구글의 자동번역, 아마존의 도서 추천 등이 대표적인 사례이다. 공공부문에서도 빅데이터를 활용하기 시작했으며, 미국 미시간에서는 정부기관 통합 데...2025.04.27
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제주특별자치도 개별관광(FIT) BC카드 빅데이터 내국인관광객의 데이터 특성 및 사고유형별 교통사고 데이터 분석2025.01.201. 제주도 개별관광 소비패턴 2015-2016년 제주도 개별관광 소비패턴 데이터를 분석하였습니다. 이 데이터는 유한모집단을 대상으로 한 표본조사 자료이며, 양적 자료와 이산 자료, 서열 자료 등의 특성을 가지고 있습니다. 중심경향치 분석 결과, 평균은 16476.42, 중간값은 18264.56, 분산은 837.92, 표준편차는 70.57로 나타났습니다. 2. 2019년 사고유형별 교통사고 데이터 2019년 사고유형별 교통사고 데이터를 분석하였습니다. 이 데이터 역시 유한모집단을 대상으로 한 표본조사 자료이며, 질적 자료와 이산 자...2025.01.20
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비중계시험 입도분포곡선 데이터2025.05.101. 비중계시험 비중계시험은 입도분포곡선을 측정하는 실험 방법입니다. 이 데이터에는 물의 점성계수, 비중 보정, TRLD, 입도 등의 정보가 포함되어 있습니다. 이를 통해 입도분포곡선을 분석할 수 있습니다. 2. 입도분포곡선 입도분포곡선은 입자의 크기 분포를 나타내는 그래프입니다. 이 데이터에는 입도에 따른 TRLD, Ft, Fs, Fm, k, Ws, Rcp 등의 값이 제공되어 있어 입도분포곡선을 작성할 수 있습니다. 3. 물성 데이터 이 데이터에는 물의 점성계수와 비중 보정 값이 포함되어 있습니다. 이러한 물성 데이터는 입도분포 ...2025.05.10
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경영정보시스템 - 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술, 기업의 빅데이터 활용, 빅데이터 기술로 인한 문제점과 대응 방안2025.05.081. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 교통, 기후, 군사, 사회관계망, 사업 비즈니스, 공공행정 등에서 발생한 대용량의 데이터를 말하며, 데이터 웨어하우스에 이를 저장하고 데이터 마이닝 기술을 활용하여 비즈니스에 필요한 정보를 찾아낸다. 빅데이터는 구조적, 비구조적, 반구조적 데이터가 결합된 거대한 규모의 데이터로 경제적, 사회적 가치를 가지고 있으며, 발전된 분석 기술을 활용하여 비즈니스에 필요한 정보를 찾아내고 다양한 목적으로 이용하도록 설계된 기술이다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터는 정보통신, 금융, 의료 등 다양한...2025.05.08
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