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틱스의 ① 역사, ②정의를 꼭 포함시켜야 함)
1) 비즈니스 애널리틱스의 역사
2) 비즈니스 애널리틱스의 정의
2. 비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, ①데이터 과학(Data Science), ② 데이터 애널리틱스(Data Analytics), ③데이터 분석(Data Analysis)
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틱스의 역사, 정의를 꼭 포 함시켜야 함)
2. 비즈니스 애널리틱스 관련 다음 용어의 정의와 역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
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데이터 기반 의사결정이 강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러
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분석 리포트
그린피스, http://npool.ktpage.net/213
해외 기업위기 SNS 대응사례 네슬레 vs 그린피스|작성자 별고양이
소셜애널리틱스(Social Analytics)|작성자 토마토큐브
Downside of Social Network Service Marketing
http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2010/04/16/20100416
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1) 클라우드 사업전략
2) 애널리틱스 서비스 사업전략
3) 모바일분야 사업전략
4) 소셜부문 사업전략
5) 보안부문 사업전략
(2) 5대 전략 사업의 문제점분석
5. IBM 향후전망과 미래전략 분석
< 참고자료 >
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인공지능 언어 모델의 발전 과정
1.3 레포트의 목적 및 구성
2. 챗GPT의 이해
2.1 챗GPT의 개념과 원리
2.2 트랜스포머 아키텍처
2.3 GPT 모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에
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분석
1) 예비조사
2) 본 조사
3) 자료처리
Ⅲ. 연구 결과 및 해석
1. 예비유아교사의 스트레스 요인별 수준
2. 예비유아교사의 학년에 따른 스트레스 요인별 수준의 차이
3. 예비유아교사의 스트레스 요인별 관련성
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분석-------------------------------------------------------9
III. 분석틀-----------------------------------------------------------10
1) 분석방법----------------------------------------------------------11
2) 변수의 정의 및 변수의 측정------------------------------------------11
3) 데이터의
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data" Transportation research board.
13. Andrew V. Metcalfe(2006), “The influence of urban land-use on non-motorised transport casualties”, Accident Analysis and Prevention 38.
14. Firas(1989), 'Some Factors Affecting Growth of Accident rates in Developing contries-IRAQ AS.A case-study', 11th IRF Me
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Apparatus (실험 장치)
3. Experiment Procedure (실험 절차)
Ⅳ. Result (실험 결과)
1. Data collected (수집된 자료)
2. Statistical analysis (통계적 분석)
V. Discussion (토의 결과)
1. Interpretation (해석)
2. Application of Results (결과의 적용, 확장)
참고문헌
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(주)데이터앤애널리틱스에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)데이터앤애널리틱스에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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무디스애널리틱스코리아(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현
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데이터 등 다양한 빅데이터를 통합 분석하여 지역별·연령별 위험 요인을 세분화하겠습니다.
둘째, 분석 결과를 바탕으로 맞춤형 안전관리 대책을 수립하는 데 필요한 정책 인사이트를 제공하겠습니다.
셋째, 정책 효과를 실시간 데이터와 연
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인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을 공부 하기 시작했습니다. 1.자기소개
2.학업 및 연구계획
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데이터 기반 경영의 기반을 마련하는 구성원이 되고 싶습니다. 궁극적으로는 현업 부서가 ‘데이터 없이는 결정을 내릴 수 없다’고 느낄 수 있도록 신뢰받는 분석가가 되는 것이 제 목표입니다. 현대모비스 Data Science-Data Analytics 자기소
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적, 사회적 문제와 함께 제기되는 도전에 직면하고 있습니다. 우리는 이러한 도전에 대해 신중하게 고려하고, 이러한 기술을 적절히 활용하여 사회적 이익을 극대화하고 부작용을 최소화해야 합니다. 또한 교육 및 규제 노력을 통해 미래 기
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차, 빅데이터와 같은 기술의 활용은 산업과 생활 방식을 혁신하고, 경제 구조를 재편할 것입니다. 이러한 영향을 완화하고 긍정적인 측면을 극대화하기 위해서는 정부, 기업, 학계, 시민 사회와의 협력이 필수적입니다. 미래를 준비하기 위해
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