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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 기술하시오2025.01.231. 데이터 수집 기술 요건 데이터 수집은 빅데이터 활용의 첫 단계이다. 데이터가 제대로 수집되지 않으면 이후의 처리와 분석이 불가능하다. 오늘날 대부분의 데이터는 웹 로그, 소셜 미디어, IoT 장치, 모바일 앱 등 다양한 소스에서 생성되며, 이러한 데이터는 대용량, 다양한 형태, 빠른 속도로 특징지어진다. 이에 따라 데이터 수집 과정에서는 분산된 환경에서 대용량 데이터를 신속하게 수집하는 기술이 필수적이다. 대표적인 기술로는 Apache Kafka와 같은 메시징 큐 시스템이 있다. 이 시스템은 실시간 데이터 스트리밍을 통해 데이...2025.01.23
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컴퓨터 시스템의 종류에 대해서2025.01.211. 개인용 컴퓨터(PC) 개인용 컴퓨터(PC)는 가장 널리 사용되는 컴퓨터 시스템 중 하나로, 일반 사용자가 일상적인 업무와 개인적인 용도로 사용하는 시스템입니다. PC는 데스크탑과 노트북으로 나뉘며, 주로 웹 브라우징, 문서 작성, 게임, 미디어 소비 등의 용도로 사용됩니다. 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 사용자가 다양한 작업을 수행할 수 있는 유연성을 제공합니다. 2. 서버 컴퓨터 서버 컴퓨터는 네트워크를 통해 여러 사용자가 데이터를 공유하거나 프로그램을 실행할 수 있도록 지원하는 시스템입니다. 서버는 대규모 데이터 처리와 ...2025.01.21
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측정과 척도2025.01.031. 척도의 의미와 유용성 측정은 실재하는 사물이나 현상 자체와 구별되어야 한다. 측정도구는 표준화된 수치를 이용하기 때문에 동일한 측정도구로 측정된 측정치는 서로 비교할 수 있는 장점을 갖게 된다. 또한 동일한 사물을 반복적으로 측정할 경우 사물이 갖고 있는 동일한 속성의 변화도 파악할 수 있다. 그러나 측정의 기준은 항상 불변하는 것은 아니며, 과학기술의 발전에 따라 계속 변화해 왔다. 2. 측정수준과 통계기법 측정수준과 통계기법의 결정은 변수의 측정수준에 따라 결정된다. 명목수준과 서열수준의 측정은 비연속변수로, 등간수준과 비...2025.01.03
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웹2.0과 웹3.0의 특징 비교2025.01.191. 웹2.0의 특징 웹2.0은 2000년대 초반부터 보편화되기 시작한 기술로, 사용자 참여와 상호작용을 강조하는 웹 기술이다. 웹2.0의 주요 특징은 사용자 생성 콘텐츠, 소셜 네트워킹, 협업 및 참여, 웹 애플리케이션, 태그와 북마크 등이다. 2. 웹3.0의 특징 웹3.0은 웹2.0을 기반으로 더욱 지능적이고 개인화된 서비스를 제공하는 차세대 웹 기술이다. 웹3.0의 주요 특징은 시맨틱 웹, 인공지능, 블록체인, 분산화, 증강현실 및 가상현실 등이다. 3. 웹2.0과 웹3.0의 비교 웹2.0과 웹3.0은 사용자 참여와 개인화, ...2025.01.19
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모집단과 표본의 관계 설명2025.01.101. 모집단과 표본의 관계 모집단은 특정한 정보를 얻고자 하는 전체 대상 혹은 집합을 의미하며, 표본은 연구자가 측정하거나 관찰한 결과들의 집합입니다. 모집단 전체를 대상으로 전수조사를 하는 것은 비효율적이므로, 연구자들은 표본을 측정하거나 관찰하여 모집단을 추정하게 됩니다. 모집단의 특성으로는 모평균, 모분산, 모표준편차 등이 있고, 표본집단의 특성으로는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등이 있습니다. 2. 도수분포표와 히스토그램 도수분포표는 자료의 분포를 몇 개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 포함되는 자료의 개수를 정리한 표...2025.01.10
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추론통계에서 모수적 통계를 적용하기 위한 가정2025.01.251. 정상성 가정 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인하는 것으로, 정규 분포는 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포하는 것을 의미한다. 이 가정이 충족되지 않으면 많은 모수적 통계 방법이 잘못된 결론을 내릴 수 있다. 정상성을 확인하기 위해 히스토그램, Q-Q 플롯, 샤피로-윌크 검정 등을 사용할 수 있다. 2. 독립성 가정 각 데이터 점이 서로 독립적으로 관측되었는지를 의미한다. 독립성이 깨지면 표본의 실제 변동성을 과소평가하거나 과대평가할 수 있다. 예를 들어 시간에 따라 수집된 데이터는 종종 자기상관을 가질 수 있으며, 이...2025.01.25
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고, 조사연구에서 각각이 어떻게 활용되는지를 예를 들어 설명해 보시오.2025.05.121. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 수집한 데이터를 설명, 요약, 묘사하는 기법으로 정의할 수 있다. 데이터의 집중화 경향과 분산도에 대한 방법으로 분류되며, 평균, 최빈값, 중앙값, 사분위 값, 표준편차 등의 측정 방식이 사용된다. 기술통계는 수집된 데이터의 특성을 객관적으로 나타내는 것이 목적이다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본에서 얻은 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추론하는 방법이다. 표본의 특성을 모집단에 적용하여 모집단의 특성을 예측하는 것이 목...2025.05.12
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웹2.0과 웹3.0의 특징 비교2025.01.231. 웹 1.0, 웹 2.0, 웹 3.0의 발전 과정 웹 1.0은 정적 웹 페이지 중심의 정보 제공 방식으로, 사용자의 참여가 제한적이었다. 웹 2.0은 사용자 중심의 참여와 상호작용을 강화하여 정보의 생산과 공유를 가능하게 했다. 웹 3.0은 블록체인 기술과 인공지능 기술을 결합하여 데이터의 소유권을 분산화하고 지능형 서비스를 제공하고자 한다. 2. 웹 2.0의 특징과 한계 웹 2.0의 특징은 사용자 참여와 상호작용의 강화이다. 그러나 데이터의 중앙 집중화, 콘텐츠 품질 관리 문제, 플랫폼 독점화 등의 한계를 가지고 있다. 3. ...2025.01.23
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통계의 기초2025.01.031. 통계의 기초 이 프레젠테이션에서는 통계의 기본 개념과 방법에 대해 설명하고 있습니다. 중심 경향성(최빈값, 중앙값, 평균), 변산도(범위, 사분위 범위, 분산, 표준편차), 두 변수의 관계(산포도, 공분산, 상관계수) 등 통계 분석의 핵심 요소들을 다루고 있습니다. 1. 통계의 기초 통계는 데이터를 수집, 분석, 해석하는 학문으로, 우리 일상생활과 밀접하게 연관되어 있습니다. 통계는 의사결정, 정책 수립, 문제 해결 등에 필수적인 도구로 활용됩니다. 통계의 기초는 데이터의 수집, 정리, 분석, 해석 등의 과정으로 구성됩니다. ...2025.01.03
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금융투자의 이해2025.01.241. 금융투자의 학문적 체계 금융투자 분야는 다양한 연구와 실무 경험을 통해 지난 수십 년 동안 지속적으로 발전해왔습니다. 이 학문 분야는 투자 전략, 리스크와 수익의 균형, 효율적인 시장에 관한 가설, 그리고 자산 구성에 관한 이론 등 복잡한 개념들로 구성되어 있습니다. 1952년 Harry Markowitz는 포트폴리오 선택에 관한 논문을 발표하며 현대 포트폴리오 이론의 초석을 놓았습니다. 1966년 William Sharpe는 포트폴리오의 성과를 측정하는 샤프 지수를 도입하였고, 1970년대 초반 Eugene Fama는 주식 ...2025.01.24
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