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[경영정보시스템]최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례를 제시하고, 빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책을 조사하여 리포트를 작성2024.11.261. 서론 1.1. 빅데이터의 개념 및 특징 빅데이터는 현대 사회에서 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 가리키며, 이는 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로 처리하기 어려운 정형화되지 않은 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 다양한 형태와 속도로 생성된다. 빅데이터의 특징은 초기에는 3V(Volume, Variety, Velocity)로 규모, 유형, 속도로 나타났었으며 나중에는 Veracity(품질)와 Value(가치)가 추가되어서 5V라고 불리고 있다. 시대가 빠르게 변화하면서 이러한 특징...2024.11.26
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한국방송통신대 컴퓨터 구조 출석수업 평가과제2024.11.131. 데이터 분석과 기계학습 접근방법 1.1. 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유 데이터 분석에 기계학습 접근방법이 도입된 이유는 관측치마다 변수가 급격히 증가하고 통제되지 않은 인간행동에 의해 생산된 데이터라는 복잡성 때문이다. 기존의 모수적 모형 접근방법으로는 좋은 결과를 기대하기 어려웠기 때문에, 알고리즘(algorithm) 접근방법이 도입되었다. 즉, 단순 선형 회귀분석과 같이 모수를 과거 데이터로부터 적합하는 모수적 모형 접근방법과는 달리, 알고리즘에 의해 정해진 방식에 따라 계산된 결과로 데이터를 분석하는 방...2024.11.13
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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성이 무엇인지에 대해 설명해 봅시다2024.08.141. 서론 1.1. 4차 산업혁명과 인공지능 4차 산업혁명은 디지털화, 자동화, 인공지능, 빅데이터 등의 기술이 융합되어 혁신적인 변화를 이끌어내는 시대를 말한다. 이러한 새로운 시대에 우리는 기존의 비즈니스 모델과 사회 구조가 급변하고 있음을 목격하고 있다. 특히 인공지능 기술은 기계학습, 딥러닝, 자연어처리 등을 통해 인간의 학습, 추론, 의사 결정 능력을 시뮬레이트하고 우리의 일상 생활과 산업 활동에 혁명을 일으키고 있다. 이러한 인공지능 기술이 빛을 발하는 데에는 방대한 양의 데이터가 요구된다. 데이터는 인공지능 모델의 훈...2024.08.14
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AI 알고리즘 선형회귀분석2024.10.201. 데이터 과학의 입문 1.1. 데이터 분석에서 기계학습과 알고리즘 접근방법 1.1.1. 기계학습과 알고리즘 접근방법의 도입 이유 데이터의 복잡성 때문에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입되었다. 인간은 예측에 벗어나거나 통제불가능한 행동을 보이게 되는데, 이에 따라 생산된 데이터는 매우 복잡한 양상을 띠며, 무수한 변수가 존재하게 된다. 기존의 '모수적 모형 접근방법'으로는 좋은 분석 결과를 기대하기 어려워 인공지능이나 패턴인식 등에서 연구되어 온 기계학습 이론을 데이터 분석에 적용하게 된 것이다. 이처럼 데이터의 복잡...2024.10.20
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인공지능기반 4차 산업혁명 시대에 접어들었습니다. 인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성이 무엇인지에 대해 설명해 봅시다2024.09.081. 서론 과거 산업혁명은 기계와 전기, 컴퓨터와 인터넷을 통해 인류에게 큰 변화를 가져왔다. 그러나 현대에 이르러 4차 산업혁명은 물리적 세계와 디지털 세계가 긴밀하게 연결되면서 예측하기 힘든 변화와 혁신을 촉발하고 있다. 특히 인공지능은 이러한 변화의 중심에 서 있으며, 다양한 산업과 사회 전반에 걸쳐 미치는 영향이 커지고 있다. 인공지능의 발전은 데이터에 크게 의존하며, 이를 통해 머신러닝 알고리즘은 학습하고 예측하는 기능을 향상시킨다. 이러한 맥락에서 볼 때, 데이터베이스는 더 이상 단순한 정보 저장소가 아니라, 4차 산업혁...2024.09.08
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경영정보시스템 빅데이터 활용 사례 문제점 해결책2024.11.261. 서론 산업혁명은 인류의 역사를 뒤바꾼 중요한 사회적 현상 중 하나이다. 인류사는 지금까지 산업혁명을 총 4번을 거쳤다. 1차부터 4차까지 이어진 산업혁명은 기술의 발전과 사회구조의 변화를 동반하여 현대 사회를 새롭게 모양 잡는 과정을 이끌어냈다. 각 산업혁명은 새로운 기술의 도입과 생산방식의 변화를 통해 사회와 경제를 크게 변형시켰으며, 빠르고 급격한 변화를 가져왔다. 제4차 산업혁명은 21세기 중반부터 현재 우리가 살아가고 있는 시대로, 디지털화, 자동화, 인공지능, 사물인터넷 등 다양한 기술의 융합이 일어나고 있다. 이...2024.11.26
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빅데이터2024.11.031. 빅데이터의 개념과 특징 1.1. 빅데이터의 개념 빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미한다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵다. 빅데이터는 일반적으로 다음의 세 가지 주요 특성을 바탕으로 정의된다: - 양(Volume): 데이터의 양이 매우 방대하며, 테라바이트에서 페타바이트 이상의 데이터가 포함될 수 있다. - 속도(Velocity): 데이터가 생성되고 ...2024.11.03
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비즈니스 인텔리전스 사례2024.10.221. 서론 똑똑한 경영관리에 대한 관심은 조직의 리스크는 최소한으로 줄이고 최대의 이익을 보장하기 위해 오랫동안 지속되어 왔다. 개인이든 조직이든 정보를 수집하는 과정에서부터 이용하는 것까지 어떻게 관리를 해나갈 것인지는 존폐를 결정할만큼 중요하다. AI의 등장으로 인해 기계를 통해 더욱 통합되고 발전된 경영을 할 수 있을 것이라는 기대가 높아지고 있다. 조직에게 있어 데이터는 매우 중요하게 다뤄지며 인간이 직접 이를 관리할 수 없을 정도로 방대한 양의 정보가 인터넷이라는 정보의 홍수 속에 있다. 조직이 보다 나은 방향으로 이러한 ...2024.10.22
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adsp2025.02.091. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 데이터의 유형은 정성적 데이터와 정량적 데이터로 구분된다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현된 데이터이다. 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호 등으로 표현된 데이터이다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 파일과 같이 데이터의 형식이 정해져 있는 데이터이다. 반정형 데이터는 데이터의 형태가 정해지지 않은 센서 데이터와 같은 데이터이다. 비정형 데이터는 소셜데이터, 영상, 이미지 등과 같이 형태가 정해지지 않은 데이터이다. 암묵지는 문서화되지 않고 개인에게 내재화된 지식이다. 형...2025.02.09
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보건통계학 요인분석 신뢰도분석2024.10.311. 지역사회 문제 해결을 위한 사회조사 1.1. 서론 현대 사회에서 지역사회의 문제 해결과 발전은 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 이에 따라 더 나은 지역사회를 만들기 위한 사회조사의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 지역사회 문제 해결을 위한 사회조사의 전반적인 내용을 다루고자 한다. 지역사회의 발전을 위해서는 지역주민의 관심사와 요구사항을 파악하는 것이 필수적이며, 이를 위해 체계적이고 신뢰할 수 있는 사회조사가 필요하다. 특히 조사주제와 척도화의 유형 선택, 그리고 조사 결과의 신뢰도 제고 방안 등을 중점적으로 다...2024.10.31
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