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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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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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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
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경영정보시스템)빅데이터의 특성은 다양한 데이터의 유형(Variety)과 계속 발생하는 데이터(Velocity)를 활용한다는 것을 포함한다2025.05.061. 정형 데이터와 비정형 데이터의 개념적 차이와 기업 활용 유형 사례 정형 데이터(Structured Data)는 구조화되어 있어 행과 열의 형태로 정렬되어 있는 데이터로, 특정한 형식으로 저장되고 각 컬럼은 명확한 데이터 유형과 제약 조건을 가지고 있어 상대적으로 쉽게 분석할 수 있다. 반면, 비정형 데이터(Unstructured Data)는 구조화되어 있지 않아 형태나 구조가 일정하지 않으며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태로 저장된다. 기업에서는 정형 데이터를 회계, 재무, 인사, 고객, 재고, 생산 등 다...2025.05.06
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국내 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례와 시장 변화 분석2025.04.281. 빅데이터 활용 사례 현대 기아차는 스마트 팩토리 'E-FOREST'를 통해 고객 중심의 제조 플랫폼을 구축하고 있다. 이를 통해 유연하고 고도화된 조립 물류 검사 자동화, AI 기반의 자율적인 제어 시스템, 유해 작업 환경의 자동화 및 고봇 활용, 친환경 공장 등을 실현하고 있다. 지멘스, 미쓰비시 전기, 슈나이더 일렉트릭, 오라클, 허니웰 등 다른 기업들도 빅데이터를 활용한 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 2. 빅데이터의 중요성 빅데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에서 걸쳐 사회와 인류에게 가치 있는...2025.04.28
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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마이데이터 사업은 선인가 악인가2025.01.131. 마이데이터 마이데이터는 '정보 주체가 개인 데이터에 대한 열람, 제공 범위, 접근 승인 등을 직접 결정함으로써 개인의 정보 활용 권한을 보장, 데이터 주권을 확립하는 패러다임'으로 정의된다. 마이데이터의 특징은 투명성, 신뢰성, 통제권, 가치 등이 있으며, 이를 통해 더욱 다양하고 고도화된 개인 맞춤 서비스를 제공받을 수 있고, 금융 소외 계층에게 금융 혜택 기회가 주어지며, 온라인 플랫폼의 불공정 경쟁과 이용자 피해를 막을 수 있다. 또한 금융뿐 아니라 의료, 에너지 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 무궁무진하다. 1....2025.01.13
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인문 사회과학에서 통계학의 역할과 한계 극복 방안2025.01.181. 인문 사회과학에서 통계학의 역할 인문 사회과학에서 통계학은 데이터 수집 및 분석, 정책 결정과 평가, 이론 검증 등 다양한 역할을 한다. 통계학은 사회 현상의 패턴과 경향을 파악하고, 정책의 효과성을 평가하며, 사회과학 이론을 검증하는 데 중요한 도구로 활용된다. 2. 통계학의 한계 통계학은 추론의 불확실성, 데이터의 한계, 통계적 방법의 한계, 해석의 한계 등 다양한 한계를 가지고 있다. 표본을 통한 추론 과정에서 불확실성이 존재하며, 데이터의 대표성 및 질적 문제, 통계적 방법의 가정 충족 여부, 결과 해석의 어려움 등이 ...2025.01.18
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고객관계관리에 대한 이해2025.05.021. 고객관계관리 정의 고객관계관리(CRM)는 고객을 기업가치의 중심으로 인식하고 고객 니즈에 따른 차별화된 전략을 수립하고 관계를 유지함으로써 마케팅, 영업, 서비스 등 고객 관련 대내외 데이터를 분석·통합해 고객 관계를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 행위자로 볼 수 있다. 2. 고객관계관리 특성 CRM은 고객 지향적이고 관계 지향적이며, 시장 점유율보다는 고객 점유율, 고객 확보보다는 고객 유지에 초점을 맞추고 있다. 또한 고객과의 직접 접촉을 통해 얻은 고객정보를 기반으로 통합적이고 일관된 대응을 제공함으로써 고객과의 신...2025.05.02
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인문사회과학에서 통계학의 역할과 한계 극복 방안2025.01.191. 인문사회과학에서 통계학 사용 이유 인문사회과학 연구에서 통계학은 데이터 수집, 정리, 분석을 통해 패턴을 식별하는 중요한 도구 역할을 한다. 또한 통계학은 연구 결과의 신뢰도를 높이고, 복잡한 사회 현상을 분석하고 예측하는 데 활용된다. 가설 검증에도 필수적이다. 2. 통계학이 추론에 불과하다는 주장 일부에서는 통계학이 단순히 추론에 불과하다고 주장한다. 통계적 모형이 실제 상황을 단순화하거나 일반화하여 현실 세계를 충분히 설명하지 못할 수 있다는 것이다. 그러나 통계학은 데이터 기반의 정량적 해석을 가능하게 하고, 현상의 일...2025.01.19
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