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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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[R & E 활동 대회] 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)를 이용한 자연어 처리 방법론 연구2025.05.121. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...2025.05.12
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데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례2025.01.031. 의사결정나무 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법입니다. 의사결정나무의 장점은 나무구조에 의해 모형이 표현되어 사용자의 이해가 쉽고, 유용한 예측변수나 비선형성을 자동으로 찾아낼 수 있으며, 선형성이나 정규성, 등분산성과 같은 가정을 필요로 하지 않는 비모수적인 방법이라는 것입니다. 하지만 의사결정나무 모형은 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하여 분리의 경계점에서 예측오류가 큰 가능성이 있고, 선형성과 주 효과를 가지지 못한다는 단점이 있습니다....2025.01.03
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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전산개론_빅데이터의 정의와 특징 그리고 분석기술을 조사하여 제출하시오.2025.05.021. 4차 산업혁명 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 융합, 초지능, 노동력 위기, 심각한 불균형과 양극화 현상 등 5가지로 분류할 수 있다. 이러한 4차 산업혁명의 배경 속에서 빅데이터의 개념, 특징, 분석기술이 등장하게 되었다. 2. 빅데이터의 개념 빅데이터는 많은 양의 데이터로, 속도가 빠르고 다양한 종류의 데이터를 포함하고 있다. 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 저장, 수집, 분석, 관리, 시각화하는 정보통신 기술 분야라고 볼 수 있다. 3. 빅데이터의 특징 빅데이터의 대표적인 ...2025.05.02
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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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고객관계관리 정의 및 특성, CRM 구성요소와 실행안 분석2025.01.171. 고객관계관리(CRM) 정의 및 특성 CRM은 기업의 경영 성과를 향상시키기 위해 장기적인 고객 관계를 구축하고 고객 관리 요소를 체계화하며 통합하는 새로운 경영 방식이다. CRM은 고객 정보 수집, 분석, 시기적절한 제품/서비스 제공, 다양한 기능 통합 등을 통해 고객 관계 향상, 가치 증대, 비용 절감, 프로세스 효율성 향상을 목표로 한다. 2. CRM의 구성요소 CRM의 주요 구성요소는 데이터 웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 등 기술적 관점과 고객 데이터 통합, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅 등 프로세스 관점이 있다. ...2025.01.17
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.041. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로, 그동안 인간의 고유 능력이었던 학습, 추론, 지각, 탐색 등의 능력을 인공적인 컴퓨터 기술로 구현한 것을 의미합니다. 인공지능은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 함께 4차 산업혁명의 주요 기술 및 연구 분야로 자리잡고 있으며, 일상생활과 경제 활동을 지원하는 중요한 기술로 인식되고 있습니다. 2. 데이터베이스의 활용 데이터베이스는 정형화된 데이터를 저장하고 관리하는 시스템으로, 데이터 마이닝을 통해 정보를 추출하고 가공할 수 있습니다. 또한 비/반정형 텍스트 데이터에서...2025.01.04
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베일에 쌓인 기업 - 팔란티어 테크놀로지2025.01.281. 팔란티어 테크놀로지 개요 팔란티어는 2003년 5월에 설립된 미국의 빅 데이터 프로세싱 기업입니다. 주로 공공 정보 분석을 수행하며, 미국 정보기관들을 주요 고객으로 하고 있습니다. 기술적 기반은 PayPal의 사기 탐지 기술을 가져온 것이며, 다양한 데이터 소스를 처리하고 분석하는 능력이 뛰어납니다. 하지만 상대적으로 비용이 높은 편입니다. 2. 팔란티어 테크놀로지 창업자 팔란티어는 PayPal을 매각한 피터 틸이 대학 동창인 알렉스 카프와 스티브 코헨을 영입하여 설립했습니다. 지배구조는 이사회 중심으로 운영되고 있습니다. ...2025.01.28
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CRM 관리에서 신규고객 유치전략과 기존고객 유치전략2025.01.171. CRM 기술적 구성요소 CRM을 구성할 때 가장 중요한 정보 기술은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스이다. 데이터웨어하우스는 개별 사업정보시스템에 흩어져 있는 고객 관련 데이터를 통합해 고객 중심 데이터를 정리하는 개념으로 분석정보와 보고서 계산이 용이하다. OLAP 기술은 고객, 제품, 구매 행동, 서비스 이력 등 다양한 측면을 분석할 수 있으며, 데이터마이닝은 CRM 관련 프로젝트의 필수적인 부분이다. 2. 신규고객 유치전략 CRM은 이미 내부에서 가지고 있는 데이터베이스를 기준으로 의사결정을 내린다. 그러므로 신규고객을 유...2025.01.17
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