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Data Saves T-Mobile Big Bucks, LightReading, 2014. 6. 25(http://www.lightreading.com/analytics/big-data/big-data-saves-t-mobile-big-bucks/d/d-id/7096). Ⅰ. 서론
Ⅱ. 빅데이터에 관한 이론적 고찰
1. 빅데이터의 정의 및 특징
2. 빅데이터분석 접근방법
3. 빅데이터 분석의
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Manual data processing system
주판, 계산기 → Computer
사람 → 응용 program
문서함 → Hard disk
: 정확성이 결여
: 처리속도가 떨어짐
: 자료 당 처리비용 증가
File system(1)
▶ 단일 업무를 처리하는 응용프로그램별로 데이터관리를 독립적으로 수행
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데이터를 저장하기 위한 기술이다. 이 중에서 오늘날 많은 회사에서 대량의 데이터를 저장 하는 HDFS(Hadoop distributed File System)과 병렬 DBMS를 활용하고 있는데,병렬 DBMS에는 VoltDB, SAP HANA, Vertica, Greenplum, IBM Netezza data warehouse 등을 포함하고 있다.&nb
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데이터베이스 특징
- 데이터베이스는 테이블들로 구성된다.
- 레코드(로우; 행)는 필드(컬럼)로 구성된다.
- 한 필드는 단지 하나의 Data Item을 갖는다.
- 레코드는 다른 레코드에 대하여 어떤 Pointer라도 갖지 못한다.
- Data사이의 동적(Dynamic)
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데이터의 종류
1) 이산형 척도(Discret scale)
2) 연속형 척도(Continues scale)
2. 데이터 file 불러오기
1) SPSS 시스템 파일 불러오기
2) ASCⅡ file 불러오기
3) Excel file 불러오기
3. 데이터의 변환
1) 같은 변수로 코딩변경
2) 새로운 변수로 변환
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