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빅데이터의 개념과 특징
1) 빅데이터의 개념
2) 빅데이터의 특징
2. 기업이 빅데이터를 활용하여 얻을 수 있는 효익과 사례
1) 고객 맞춤형 마케팅 및 개인화와 그 사례
2) 운영 효율성 향상과 그 사례
3) 시장 트렌드 예측 및 신속한 의사결
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빅데이터란 무엇인가
“단순한 의미의 거대한 데이터가 아닌 양이 많고 다양하며 실시간으로 수집되는 가치를 가지는 데이터를 빅데이터라고 할 수 있다”
빅데이터의 특징
빅데이터의 특징, 3V
막대한 데이터 양(Volume)
데이터의 다양
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http://www.bloter.net/archives/187414
권대석. 빅데이터 혁명. 21세기북스. 2012.
미래창조과학부 http://www.msip.go.kr/index.do
빅데이터 국가전략 포럼 http://www.bigdataforum.or.kr/?pid=main
빅데이터 분석 활용센터 http://www.kbig.kr/index.php?mid=main
빅데이터 포럼 http://kbd
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빅데이터 활용 현황과 개선 방안」보험연구원
한국정보화진흥원(2015)「2015년 빅데이터 글로벌 사례집」
행정안전부,한국정보화진흥원(2018)「내 삶을 바꾸는 공공 빅데이터(빅데이터 사례집)」 1. 빅데이터 등장 배경, 개념
1) 빅데이터
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빅데이터에 대한 중요성을 인식하여 다양한 빅데이터 관련 사업을 추진(예정 포함)중에 있고 특정 분야에 국한하지 않은 화두로 써 빅데이터 활용 확대와 비용투자를 장려하고 있다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 빅데이터의 개념과 특징에
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개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표 목
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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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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략
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(주)빅데이터연구소에 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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(주)빅데이터코리아에 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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(주)빅데이터연구소에 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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(주)빅데이터코리아에 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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(주)빅데이터연구소에 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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개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분
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개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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개념만 이해하고 있었을 뿐, 사물인터넷(IoT) 기반의 센서 네트워크 구축이나 빅데이터 분석 등 심화된 스마트 팩토리 기술에 대한 지식은 부족했습니다. 처음에는 '내 능력을 넘어선 과제'라는 생각에 큰 부담과 함께 망설이기도 했습니다. 하
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빅데이터는 어떤 개념인지 설명해주세요.
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이 분야는 시장성이 떨어지는데 그럼에도 불구하고 이 분야에 관심을 가지는 이유는 무엇인가요?
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본인이 트렌드에 빠른 편이라고 생각하시는지?
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본인의 소프트웨어 활용도 어떻게 되나요?
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빅데이터 분석" 등의 과목을 수강하며 DX Engineer로서 필요한 전반적인 기술 지식을 습득하였습니다. 소프트웨어 개발 프로세스 및 네트워크 구조를 학습하며, 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 핵심 개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 L
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