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데이터 환경에서의 성공적인 적용을 가능하게 할 것입니다. <목 차>
1. 개요: 빅데이터 수집의 중요성
2. 방법 1: 웹 스크래핑을 이용한 데이터 수집
3. 방법 2: API 활용
4. 방법 3: IoT 장치에서 데이터 수집
5. 방법 4: 소셜 미디어 데이터 분
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수집한 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 객관적
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데이터 예측/분석을 위한 효과적인 API활용 데이터 수집 방법 연구,이승호,한세대학교,2017,국내석사
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미래의 백만원으로 살 수 있는 물건은 현재 백만원으로 살 수 있는 물건보다 작을 것이다. 미래에는 지금보다 물가가 올라 있을 것이니 같
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데이터베이스 관리 시스템, 분석 도구 등의 개발 및 관리가 이에 포함된다.
특히 보건/의료 분야에서의 빅데이터 활용은 개인의 민감한 정보를 다루기 때문에, 개인정보 보호 및 윤리적인 사용이 매우 중요하다고 할 수 있다. 데이터의 수집,
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API
- 차량 운행 예측 시스템의 활용
- 포드의 차량 운행 예측 시스템의 문제점
3. 볼보(VOLVO)의 빅데이터 활용사례분석
(1) 빅데이터 수집
(2) 빅데이터 분석
(3 )반영
(4) 효과
(5) 볼보의 빅 데이터 활용의 한계점
-결론-
1. 빅 데이터를 사
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수집이 어려워 사례분석이 충분하지 못했다. 향후 연구에는 벤처기업의 M&A에 대한 정량적인 데이터수집을 통한 실증적인 분석이 이루어져야 할 것이다.
<참고 문헌>
강은정, \"한국기업의 전략적 M&A의 활성화 방안\", 동의대학교, 2001.2.
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데이터수집을 통한 실증적인 분석이 필요할 것이다.
【참고문헌】
강승호, <IT업계 중국 호황 지속될 수 있나>, LG경제연구원, 2002.10.09.
공영일, \"한국과 중국의 통신서비스시장 비교분석\", <정보통신정책>, 제14권 5호, 2003.3.16.
박한진
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api/.
Rob Gordon, Stephen Talley, Robert Gorden, “Essentail JMF-Java Media Framework”, 1999.
MPEG 시스템 /유시룡, 장규환, 이병욱, 김종일 외/ 대영사/2000.02 Ⅰ 서론
1. 연구의 목적 및 필요성
2.연구의 방법 및 범위
Ⅱ 멀티미디어 데이터와 스트리밍 기술
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데이터의 수집과 분류 18
3.2 긴급 게시물의 주제어 선정 20
3.3 긴급 게시물 주제어의 모든 서술어 수집 22
3.4 긴급 게시물 주제어의 그룹화 24
3.5 긴급 게시물의 후보선정 26
3.6 긴급 게시물의 판단 28
3.7 가중치의 설정 33
3.8
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Data의 분배와 수행을 관리하는 distributed operation model
기능적으로 X.500은 세 분야의 operation을 정의하고 있다.
1. search와 read 기능
2. modify 기능
3. authentcate 기능
X.500 Directory Service는 분산 directory services를 위한 전반적인 모델로 namespace와 그것을
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수집하고 있었습니다. 하지만 이러한 방식은 최신 트렌드 반영이 어렵고 분석의 객관성과 실효성이 떨어진다는 문제점이 있었습니다.
이에 저는 실시간 데이터를 기반으로 한 분석을 제안했습니다. 직접 웹 크롤링과 API를 활용해 시장 트렌
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데이터 기반 접근 방식 도입을 제안했습니다. 먼저, 크롤링 및 API를 활용하여 실시간 시장 데이터를 수집하였고, 특정 산업 관련 검색 트렌드, 소셜 미디어 반응, 기업 실적 데이터를 정리하여 보다 신뢰할 수 있는 분석 자료를 만들었습니다.
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데이터 엔지니어로서 이루고 싶은 성과는 무엇인가요?
‘이 구조는 누가 만들었는지 궁금하다’는 말을 듣는 것입니다. 수많은 채널, 로그, API, 데이터들이 서로를 이해하고 흐르도록 설계된 데이터 인프라를 만들고 싶습니다. 그렇게 함으로
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GitHub, 블로그 등의 URL을 작성하시거나 자료를 첨부하시고, 간단한 소개나 설명을 해 주세요.
1. GitHub Repository (광고 성과 분석 프로젝트)
- [GitHub 링크 삽입]
- API를 활용한 광고 성과 데이터 수집 및 머신러닝 기반 최적화 모델 구현 프로젝트.
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API로 서빙하고, Airflow를 활용한 데이터 수집-전처리-재학습 자동화 파이프라인을 구성하는 데 집중했습니다.
특히 파이프라인 구축 과정에서는 반복적인 오류와 비정형 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 들었지만, 그 과정을 통해 문제 해결
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