(2025학년도 2학기 중간과제물, 데이터과학개론, 공통형) 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오 2. 교재에서 제시한 '데이터 주도권'의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오. 3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향

소개

(2025학년도 2학기 중간과제물, 데이터과학개론, 공통형)
1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하였습니다.
(1) 데이터에 대한 사전적 정의와 어원적 정의을 기술하였습니다.
(2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오.
(3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제시하였습니다.
2. 교재에서 제시한 '데이터 주도권'의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하였습니다
3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사 하여 기술하였습니다.
4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술 하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사례를 조사하여 비교하고 기술하였습니다.

목차

1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오
1-1. 데이터에 대한 사전적 정의와 어원적 정의를 기술하시오.
1) 사전적 정의
2) 어원적 정의
1-2. 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오.
1) 정형 데이터(Structured Data)
2) 비정형 데이터 (Unstructured Data)
3) 비교
1-3. 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제시하시오.
1) 명목형 데이터 (Nominal Data) 및 사례
2) 순서형 데이터 (Ordinal Data) 및 사례

2. 교재에서 제시한 '데이터 주도권'의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오.
2-1. '데이터 주도권'의 의미
2-2. 개인적인 측면에서 가장 중요한 소양 2가지 선택 및 이유
1) 이해력 (Understanding)
2) 통찰력 (Insight)

3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오.
3-1. 데이터품질의 의미
3-2. 데이터 품질관리의 실패가 조직 경영에 미치는 영향: 교재 외 사례
1) 데이터 품질관리의 실패의 사례
2) 데이터 품질관리의 실패가 조직 경영에 미친 영향

4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사례를 조사하여 비교하고 기술하시오.
4-1. 데이터 시각화의 의미
4-2. 데이터 시각화 성공 사례와 실패 사례 조사 및 비교
1) 성공 사례
2) 실패 사례
3) 성공 사례와 실패 사례의 비교

5. 참고문헌

본문내용

1-1. 데이터에 대한 사전적 정의와 어원적 정의를 기술하시오.
1) 사전적 정의
데이터(data)는 관찰, 실험, 조사 등을 통하여 수집된 사실이나 정보로, 분석이나 의사결정의 기초가 되는 원자료를 의미한다. 사전적으로 데이터는 특정 맥락에서 의미를 지니는 수치, 문자, 기호 등의 집합으로 정의되며, 주로 컴퓨터나 통계적 방법으로 처리되어 정보 도출에 사용된다.

2) 어원적 정의
"데이터"라는 단어는 라틴어 "datum"에서 유래되었으며, "datum"은 "주어진 것" 또는 "사실"을 의미한다. 복수형인 "data"는 여러 개의 사실이나 주어진 정보를 나타낸다. 이 단어는 17세기경 영어로 차용되어 과학적·수학적 맥락에서 관측된 값이나 정보를 지칭하는 데 사용되었다. 현대적으로는 컴퓨터과학과 정보 기술의 발전으로 데이터의 의미가 확장되어, 디지털화된 모든 형태의 정보를 포괄하게 되었다.

<중 략>

1-3. 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제시하시오.
범주형 데이터(Categorical Data)는 수치로 표현되지 않고, 특정 카테고리나 그룹으로 분류되는 데이터를 의미한다. 범주형 데이터는 크게 두 가지로 나닌다: ‘명목형 데이터(Nominal Data)’와 ‘순서형 데이터(Ordinal Data)’이다.
1) 명목형 데이터 (Nominal Data) 및 사례
(1) 정의
명목형 데이터는 순서나 크기의 개념이 없는 범주형 데이터로, 각 카테고리 간에 상호 비교나 순위가 존재하지 않는다. 단순히 다른 그룹으로 분류하기 위한 레이블로 사용된다.
(2) 사례
①사례 1: 혈액형 (A형, B형, O형, AB형)
혈액형은 각기 다른 카테고리로 나뉘지만, A형이 B형보다 크거나 작다는 식의 순서나 수치적 비교가 불가능하다.
②사례 2: 좋아하는 음식 (피자, 파스타, 김밥, 스테이크)
사람들이 선호하는 음식은 특정 카테고리로 분류되지만, 각 음식 간의 순위나 수치적 차이를 정의할 수 없다.

참고자료

· 장영재, 유찬우(2022),데이터과학개론, 한국방송통신대학교출판문화원
· 과학기술정보통신부·한국데이터산업진흥원, 2023 데이터산업 현황조사 보고서 , 2024
· 고태우, 국내 데이터산업 시장 현황, 2024 데이터산업 백서, 한국데이터산업진흥원, 2024.
· 김동완(2013), 빅데이터의 분야별 활용사례, 동아대학교 경영문제연구소
· 김성원(2015), 빅데이터가 기업의 경쟁력에 미치는 영향에 관한 연구, 경기대학교