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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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마케팅의 핵심요소와 진화과정, 최근 트렌드2025.01.021. 마케팅의 핵심요소 마케팅의 핵심적인 요소로는 필요, 욕구, 가치, 교환, 시장 등이 있다. 필요는 의식주, 안전 등 기본적인 것들이며, 욕구는 이를 만족시킬 수 있는 구체적인 제품이나 서비스를 원하는 상태를 말한다. 가치는 가격을 고려한 대안의 만족 수준이며, 교환은 제품이나 서비스를 대가를 제공하고 획득하는 행위이다. 시장은 제품이나 서비스의 실제 또는 잠재적 구매자들의 집합체이다. 2. 마케팅의 진화과정 마케팅은 대중마케팅, 표적마케팅, 다이렉트마케팅, 일대일마케팅, 데이터베이스마케팅, 고객관계관리(CRM), 인터넷마케팅 ...2025.01.02
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.261. 데이터과학자 데이터과학자는 방대한 양의 데이터를 수집, 가공, 정제, 활용하여 새로운 가치를 창출하는 직업입니다. 이들은 프로그래밍 능력, 문제 해결 능력, 데이터 분석 능력, 통계 및 수학 지식, 비즈니스 지식 등을 갖추고 있어야 합니다. 데이터과학자는 빅데이터 분석, 인공지능 기술 활용, 고객 맞춤형 서비스 제공 등의 업무를 수행합니다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 대규모 데이터로, 그 규모와 생성 주기, 형태가 전통적 데이터와 다릅니다. 빅데이터 확산의 배경으로는 기업의 고객 데이터 추적 ...2025.01.26
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2023학년도 2학기 방송통신대학교 중간과제물 빅데이터의 이해와 활용2025.01.241. 데이터과학자 데이터과학자란, 빅 데이터에서 필요한 정보를 추출해내는 사람을 말한다. 이들은 데이터를 수집, 저장, 가공하여 다양한 원천의 데이터를 결합 및 분석하며 이로부터 새로운 가치를 만들어낸다. 기업은 데이터과학자들이 가공해낸 정보를 통해 예측값을 얻어내고 이를 이용하여 의사결정을 내린다. 데이터과학자가 가져야하는 기술에는 빅데이터의 이론적, 기술적 지식과 같이 교육을 통해서 배우는 하드 스킬과 통찰력, 스토리텔링같이 경험을 통해서 축적하는 소프트 스킬이 있다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅테이터는 모바일 스마트 기기를 통...2025.01.24
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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정보기술의 발전과 기업의 경쟁우위 확보2025.01.211. 정보기술의 발전 과정 정보기술의 발전은 20세기 중반 이후 산업과 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져왔다. 초기 컴퓨터의 등장, 인터넷의 발명, 모바일 혁명, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능과 빅데이터 등 정보기술의 주요 발전 단계를 살펴보고, 각 단계에서 기업과 사회에 미친 영향을 분석하였다. 2. 최신 정보기술을 활용한 기업의 경쟁우위 확보 사례 구글, 아마존, 테슬라 등 글로벌 기업들이 AI, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅, IoT 등 최신 정보기술을 적극적으로 도입하여 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 사례를 살펴보았다. 이...2025.01.21
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.261. 데이터과학자 데이터과학자(Data Scientist)란 빅데이터(Big data) 기술이 발전하면서 그 중요성이 대두되기 시작한 직업으로 볼 수 있다. 이때 빅데이터란 오늘날 고도로 발전하고 있는 정보통신기술의 하나로 4차 산업혁명을 주도하는 기술이기도 한데, 즉 과거의 데이터 기술로는 다룰 수 없을 정도로 큰 양(Volume)과 다양성(Variety)을 가지고 있는 데이터를 수집하고 분석하며 인사이트를 도출할 수 있는 기술을 지칭한다. 데이터 과학자의 업무는 여러 가지로 나누어질 수 있을 것이나, 또한 데이터과학자가 최근에는...2025.01.26
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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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광고미디어 ) 유튜브 숏폼 드라마 특성 분석2025.05.131. 유튜브 숏폼 드라마의 특성 유튜브 숏폼 드라마는 전통적인 드라마와 달리 짧은 시간 내에 완결되어야 하기 때문에 특징적인 제약이 존재한다. 이러한 제약으로 인해 유튜브 숏폼 드라마는 보다 간결하고 자극적인 시각적 요소와 빠른 전개로 시청자들의 관심을 끌어야 하며, 다양한 제한적인 상황에서도 강력한 스토리텔링과 인물 특성을 구현해야 한다. 2. 유튜브 숏폼 드라마 제작 방법 모색 본 연구에서는 유튜브 숏폼 드라마의 스토리 전개, 인물 특성, 촬영 기법, 편집 기법 등의 특징을 분석하고, 이러한 특징들이 드라마 제작에 미치는 영향을...2025.05.13
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마이크로 모빌리티 서비스 제공 기업의 수요 예측 및 전략적 배치2025.01.171. 수요 예측 방법론 수요 예측을 위해 시계열 분석과 머신 러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 시계열 분석은 과거 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법이며, 머신 러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으므로, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 필요한 데이터 유형 및 수집 방법 수요 예측을 위해 필요한 데이터에는 이용 기록 데이터, 고객 프로필 데이터, 외부 환경 데이터가 있다. 이용 기록 데이터는 서비스 애플리케이션에서, 고객 프로필 데이터는 데이터베이스에서, 외부 환경 데이터...2025.01.17
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