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데이터량으로 정의되거나 데이터 수집 및 분석에 장기적인 시간을 요하므로, 데이터양의 증가를 그 특징으로 하는 것이 명확해 보인다. 그러나 단순한 데이터 양의 증가를 넘어서서, 빅 데이터는 크게 데이터 양(volume), 데이터 속도(velocity),
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오피니언 마이닝 역시 소셜 미디어를 이용하여서 분석하는데, 위의 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석의 종합적 방식이라고 이해할 수 있다. 소셜 미디어에서 사용 가능한 텍스트를 자연어처리 기술을 이용하여서 분석하는 것을 말한다.
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오피니언 마이닝 역시 소셜 미디어를 이용하여서 분석하는데, 위의 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석의 종합적 방식이라고 이해할 수 있다. 소셜 미디어에서 사용 가능한 텍스트를 자연어처리 기술을 이용하여서 분석하는 것을 말한다.
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마이닝
2) 텍스트 마이닝
3) 오피니언 마이닝
4) 웹마이닝
5) 소셜마이닝
6) 현실마이닝
Ⅴ BIG DATA 활용사례 분석
1) 빅데이터 분석을 통한 심야버스 노선 정책 지원
2) 유유제약의 베노플러스겔 마케팅 전략
Ⅵ BIG DATA 문제점
-참고문
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1. 빅데이터 분석 방법 중 잘못된 설명은?
① 오피니언 마이닝: 소셜미디어 등의 정형화 된 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별
② 소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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마이닝에 대한 기초적인 지식을 쌓았습니다. 중복되는 패턴들을 효율적으로 찾아내는 알고리즘, 웹의 정보들을 이용한 오피니언 마이닝, 이미지 검색을 위해 이미지들의 특징점을 뽑아내는 방법 등을 중점적으로 공부하였습니다. 특히 이 중
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