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빅데이터란? 정의 & 등장배경
금융, 정치, 사회, 경제 등 모든 분야에서 활용이 가능한 빅데이터는,
이미 우리 생활에 적용되어 있으나 인식만 하지 못할 뿐
빅데이터란? 정의 & 등장배경
숫자로 이루어진 정형화된
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빅데이터 정의
2. 빅데이터 특징
3. 빅데이터 등장배경
4. 빅데이터 유형
5. 빅데이터 분석기법
6. 빅데이터 기업 활용사례
(1) 아마존닷컴
(2) 구글과 페이스북
(3) 아멕스(AMEX)
(4) 삼성카드
(5) T-mobile
7. 빅데이터의 윤리적쟁점
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빅 데이터를 활용한 시장 변동 예측, 신산업 발굴 등 경제적 가치창출 사례 및 효과를 제시하고 있다. “www.mckinsey.com” , ’Big Data & Advanced Analytics’ , July 11th 2012
2. Summary
지금까지 빅 데이터의 등장배경, 정의, 사례 그리고 한계 및 전망을 알
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빅 데이터라고 부른다. Ⅰ 빅데이터 연구 배경
Ⅰ–Ⅰ 빅데이터 연구동기 및 등장배경
Ⅰ– Ⅱ 연구 필요성 및 빅데이터 시장분석
Ⅰ– Ⅲ 빅데이터 미래전망
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
-빅데이터의 가치
-빅데이
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빅데이터 시장에 주목할 필요가 있다.
<참고자료>
미래를 여는 비밀 열쇠, KT 경제경영연구소
빅데이터 시대의 기술 중앙 연구소. 조성우
빅 데이터 활용 사례와 시사점, 범지인 1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터
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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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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 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계분석 학술이론에 대한
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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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정의 59
4. 자료수집방법 64
5. 측정변수의 신뢰성 및 타당성 66
제2절. 분석 결과 73
1. 표본의 인구통계적 특성 73
2. 중요 변수의 인구통계적 특성 76
3. 연구문제 및 가설 검증 87
4. 모델 수정 91
제4장 연구 2. DAS 서비스 수용모델 확인
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배경 1
1.2 연구목적 6
제 2장 관련 연구
2.1 VOC의 정의 및 중요성 9
2.2 관련 연구 및 차별성 11
제 3장 긴급 게시물 실시간 탐지 기법의 모델 제안
3.1 과거 게시물 데이터의 수집과 분류 18
3.2 긴급 게시물의 주제어 선정 20
3.
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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)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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데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
? 석박사학위과정 최빈
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데이터 기반 혁신과 사회적 문제 해결을 통해 국민 삶의 질을 높이고, 지속 가능한 발전을 도모하는 데 앞장서겠습니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
Ⅳ. 입학 후 학업 및 연구계
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데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109
? 석박사학위과정 최빈
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데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 89
? 석박사
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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 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출문제의 유형분석 연구
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