빅데이터분석기사 필기 1과 요약노트

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본문내용

[ 데이터의 구분 ]

정형 데이터
: 주로 숫자로 이루어진 데이터 . 예) 2020년, 100ml
비정형 데이터
: 문자와 텍스트로 구성되며 함축적 의미. 예) 철수가 시험에 합격함

<중 략>

[ 데이터의 유형 ] *구조적 관점

정형
: 정해진 형식과 구조 -> RDB,CSV,스프레드시트
반정형
: 스키마 정보를 데이터와 함께 제공 -> json,RSS,HTML,웹로그, 알람
비정형
: 구조가 정해지지 않은 대부분의 데이터 -> 이미지, 오디오, 문자, NoSQL

[ 데이터의 근원에 따른 분류 ]

가역 데이터
: 생상된 데이터의 원본, 일정한 수준 환원이 가능함, 원본과 1:1 관계를 갖음, 이력 추적 가능, 원본 데이터가 변경되는 경우 변경사항 반영
비가역 데이터
: 환원이 불가능함, 원본 데이터와는 전혀 다른 형태로 재생산, 원본 데이터가 변경되어도 변경되지 않는다

[ 데이터 기반 지식 구분 ]

내면화 -> 공통화 -> 표출화 -> 연결화
[ 내면화, 공통화 = 암묵지 :외부에 표출되지 않은 무형의 지식, 전달과 공유가 어렵 ]
[ 표출화, 연결화 = 형식지 : 형상화된 유형의 지식으로 전달과 공유가 쉽다 ]

공통화 : 서로의 경험이나 인식을 공유하며 한 차원 높은 암묵지로 발전
표출화 : 암묵지가 구체화 되어 외부(형식지)로 표현됨
연결화 : 형식지를 재분류하여 체계화
내면화 : 전달받은 형식지를 다시 개인의 것으로 만든다
=> ”공-표-연-내“

[ 지식의 피라미드 _ 가치창출의 프로세스 ]

지혜 : 축적된 지식을 통해 근본적인 원리를 이해하고 아이디어를 결합하여 토툴한 창의적인 산물

지식: 상호 연결된 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합시켜 내재화한 고유의 결과물

정보: 데이터를 가공하거나 처리하여 데이터 간 관계를 분석히고 그 속에서 도출된 의미

데이터: 객관적인 사실

참고자료

· 없음