총 2,069개
-
조직의 데이터 자원관리를 위해 정보정책, 데이터관리, 데이터 품질 보증이 필수적으로 요구되는 이유2025.05.141. 빅데이터의 정의와 현황 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리도구 능력을 넘어선 대량의 정형이나 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합을 포함한 데이터 가치 추출 및 결과 분석기술입니다. 다양한 종류의 대규모 데이터에 대해 생성과 수집, 분석, 표현을 특징으로 하고 있는 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대사회를 정확히 예측해 효율성을 높이고 개인화된 구성원에게 맞춤형 정보를 제공할 수 있게 해 인류와 사회에 가치 있는 정보 제공의 가능성을 제시해 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 2. 정보정책 최근 4차산업혁명 시대에 들...2025.05.14
-
데이터 유형과 데이터 주도권에 대한 이해2025.01.251. 데이터 유형 데이터는 범주형 데이터와 수치형 데이터로 구분되며, 범주형 데이터는 다시 명목형 데이터와 순서형 데이터로, 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형의 특징과 예시를 설명하였다. 2. 데이터 주도권 데이터 사용자에게 필요한 5가지 소양인 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성을 'CHIEF'라는 용어로 설명하였다. 이 중 인문학적 소양과 통찰력을 집중적으로 갖추고자 하는 이유와 목표를 제시하였다. 3. 데이터베이스 모델 계층형, 네트워크형, 관계형 데이터베이스 모델의 특징...2025.01.25
-
데이터과학개론 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물2025.01.261. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교 범주형 데이터는 관측치 간에 순서가 없거나 순서가 있어도 수치적으로 비교가 불가능한 데이터이다. 반면 수치형 데이터는 명확한 수치적 크기를 기반으로 하는 데이터로, 수치 간의 명확한 구분과 직접적인 비교가 가능하다. 범주형 데이터는 명목형과 순서형으로, 수치형 데이터는 이산형과 연속형으로 나뉜다. 2. 데이터 주도권을 지니기 위한 소양 데이터 주도권을 지니기 위해서는 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성 등 다양한 소양이 필요하다. 이 중에서 특히 통찰력과 윤리의식이 중...2025.01.26
-
정형 데이터의 종류와 데이터 주도권 확보를 위한 역량 강화2025.01.261. 정형 데이터의 종류 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉩니다. 범주형 데이터는 데이터 간의 순서나 크기 관계가 없는 데이터이며, 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분됩니다. 수치형 데이터는 측정이나 계산이 가능한 숫자로 구성된 데이터이며, 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분됩니다. 각 데이터 유형에 따라 분석 방법이 달라지므로, 데이터의 특성을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 2. 데이터 주도권 확보를 위한 역량 데이터 주도권은 데이터를 소유하고 활용할 수 있는 권리뿐만 아니라, 데이터를 통해 가치 있는...2025.01.26
-
(품질경영, 통계데이터과학과, 3-1) 품질기능전개의 도구인 품질의 집(house of quality)은 어떤 요소로 구성되어 있는지 구체적인 사용 예를 인터넷상에서 검색하여 설명하시오.2025.01.251. 품질의 집(House of Quality)의 개념 품질의 집은 고객의 요구사항과 기술적 해결책 간의 관계를 체계적으로 분석하고 표현하는 매트릭스 형태의 도구로 제품 및 서비스 개발 프로세스에서 고객의 목소리를 효과적으로 반영하기 위해 사용됩니다. 품질의 집은 고객 요구사항과 기술적 해결책의 연결, 고객 중심의 제품/서비스 개발 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 품질의 집(House of Quality)의 6가지 구성 요소 품질의 집은 고객 요구사항, 기술적 필요조건, 계획 매트릭스, 상관 매트릭스, 기술적 상관(지붕) 매트릭...2025.01.25
-
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
-
서비스 조직에서의 통계적 품질관리 기법 적용2025.04.261. 통계적 품질관리 통계적 품질관리는 고객이 요구하는 제품이나 서비스를 가장 경제적으로 생산하기 위해 생산 시스템의 전 과정에 추리 통계학 및 확률 이론을 이용하는 품질 관리 기법입니다. 품질을 관리하기 위해 많은 자료를 모아서 측정한 후 해석하고 판단할 수 있도록 통계학을 응용해 올바른 규준과 표준을 결정하며, 이를 통해 제품의 품질을 유지하고 향상을 꾀할 수 있습니다. 2. 관리도 기법 관리도는 우연 원인과 이상 원인으로 인해 생긴 산포를 구분하는 중심선의 상하에다가 관리한계선을 그어 두고서 공정 상태를 나타내주는 품질의 특성...2025.04.26
-
빅데이터의 개념, 활용 사례, 문제점 및 해결책2025.05.131. 빅데이터 개념 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 도구로 처리하기 어려운 대규모의 다양한 종류의 데이터 집합을 말합니다. 이러한 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터와 반정형 데이터도 포함하며, Volume(용량), Velocity(속도), Variety(다양성)라는 3V 특징을 가지고 있습니다. 2. 빅데이터 활용 사례 빅데이터는 예측 분석과 추천 시스템, 의료 및 생명과학, 금융 분야, 인공지능과 기계 학습 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이를 통해 정확한 예측과 추천, 개인 맞춤형 서비스, 안전한 금...2025.05.13
-
서비스조직에서 관리도와 샘플링 기법의 활용2025.05.051. 서비스 조직에서의 관리도와 샘플링 기법 서비스 조직에서는 고객 만족도, 서비스 품질, 비용 등을 측정하기 위해 관리도를 사용한다. 관리도를 통해 서비스 품질과 고객 만족도의 변화를 추적하고 문제점을 신속하게 파악할 수 있다. 또한 샘플링 기법을 통해 고객의 요구와 피드백을 적극적으로 수집하고 서비스 품질 및 고객 만족도를 개선할 수 있다. 2. 관리도 기법의 종류 서비스 조직에서 사용되는 관리도 기법에는 고객 만족도 관리도, 서비스 품질 관리도, 비용 관리도, 직원평가 관리도, 공정성 관리도, 데이터 분석 기반 관리도 등이 있...2025.05.05
-
빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안2025.01.081. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특성은 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 정의된다. 규모는 데이터의 양이 매우 크다는 것을 의미하며, 다양성은 정형 데이터뿐만 아니라 비정형, 반정형 데이터도 포함된다는 것을 의미한다. 속도는 데이터가 처리되는 속도를 뜻하며, 신속한 데이터 분석이 더 큰 미래를 예측하고 가치를 제공할 수 있다. 2. 빅데이터의 장단점 빅데이터의 장점은 성공 사례를 통해 확인할 수 있다. 대표적으로 2008년 미국 대통령 선거에서 오바마 캠프가 유권자 데이터베이스를 구축하고 이를 ...2025.01.08
1 / 207
