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데이터의 특징(네이버 데이터랩)
네이버 데이터랩에서 ‘주식(stock)’을 주제어로 하여 수집한 검색어 ‘증권계좌’의 검색량 데이터는 수치형 데이터(numerical data)에 해당한다. 즉, 검색량은 정량적으로 표현되어 있으며, 이는 객관적인 숫자
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데이터의 일관성을 유지합니다. 표준화된 데이터 모델과 정규화를 통해 중복을 최소화하고, 테이블 간의 관계를 통해 데이터 일관성을 확보하는 등 데이터의 품질을 향상시킵니다.
둘째로, 데이터의 무결성을 강화하는 데 있어 데이터베이스
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빅데이터를 통해 각 지역이나 분야에서 필요한 자원을 정확하게 예측하고, 자원을 효율적으로 배분할 수 있다.
③ 예측 및 예방 : 날씨, 지진, 화재 등 재난 관련 데이터와 범죄 데이터를 통해 실시간으로 분석하여 빠르게 대응할 수 있다. 이
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데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근
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데이터과학개론(출석)
1. 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징 및 종류를 기술하고 사례를 제시하고 설명하시오. ( 단, 교재 외의 사례를 제시할 것)(0.5페이지)
2. 빅데이터 시대에 접어들어 인공지능 등 첨단 기술의 발전이 가속화되는 상황
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데이터 센터가 설치된다면 누설전력감소, 냉각에 필요한 온도차이 만큼 에너지와 운영비를 절약하는등의
국가 경쟁력 강화에도 기여할 수 있다.
≪ … 중 략 … ≫
Ⅱ. 그린 데이터 센터 기술
데이터 센터(Data center)는 디지
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데이터를 음성통신망과 함께 사용할 수 있다. 이 기술은 음악, 효과음, 기념일 메시지, 음성 변조, 노래방 등 다양한 엔터테인먼트 콘텐츠 및 정보를 통화 중 실시간으로 쌍방향에 전송할 수 있어 새로운 모바일 커뮤니케이션 서비스로 활용할
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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대량 공용 데이터베이스의 관계형 모델
대량 데이터베이스의 미래는 기계에서 데이터가 어떻게 정렬되는 지에 대해 알려지는 것을 보호해야 한다.(대량 데이터베이스의 미래는 서버에서 데이터의 보안이 필수적이다.) 정보를 제공하는 서비
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환경을 감안해 도출되는 것이므로 자동화된 품질 개선 효과를 바라는 것 자체가 무리일 수 있다. 데이터의 이동과 흐름 부분은 품질 관리가 이슈가 되기 이전부터 툴에 의한 접근 방법이 꾸준히 활용된 분야이다. 현재 데이터 품질 관리 솔루
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데이터킹(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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한국평가데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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한국평가데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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데이터 분석 능력입니다. 복잡한 데이터 문제를 효과적으로 해결하는 데 필요한 분석적 사고를 갖추고 있으며, 이를 통해 효율적인 데이터베이스 운영 방안을 제시할 수 있습니다. 또한, 팀워크를 중시하여 협업을 통해 더 나은 결과를 도출
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데이터 환경을 면밀히 분석하고, 개선의 기회를 모색하겠습니다.
이후에는 최신 데이터 처리 기술 및 도구를 활용하여 효율적인 ETL 프로세스를 설계할 것입니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 시스템을 구축하여 데이
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데이터 분석 부서에서 다양한 업무를 경험하며, 실무 능력을 강화할 수 있었습니다. 이 과정에서 데이터 수집 및 정제, 분석 및 시각화 도구를 활용하는 방법을 익혔습니다.
제 차별화된 강점은 뛰어난 분석적 사고와 창의성입니다. 다양한 프
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투자증권은 데이터 분석을 통해 고객에게 최적의 금융 솔루션을 제공하고 있으며, 이러한 목표에 기여하고 싶습니다.
제 포부는 NH투자증권의 빅데이터 분석 전문가로 성장하여, 데이터 기반의 전략적 결정을 지원하는 것입니다. 특히, 고객
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, 데이터 품질을 높이고, 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축하는 것입니다. 데이터의 품질은 비즈니스 의사 결정의 기초가 되며, 이를 위해 지속적으로 데이터의 정확성과 일관성을 모니터링하고 개선하는 프로세스를 마련할 것입니다. 고객
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