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학습성과 데이터2024.10.041. 데이터 과학과 빅데이터 1.1. 데이터 증강의 개념과 중요성 데이터 증강(Data Augmentation)은 현대 머신러닝과 딥러닝 분야에서 빠질 수 없는 핵심 개념이다. 데이터의 양과 질은 모델의 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미치지만, 현실적인 제약으로 인해 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하기 어려운 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강이 등장하였다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정을 의미한다. 이는 주어진 데이터를 다양한 관점에서 바라보고 확장하여 모델에 더 많은 ...2024.10.04
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데이터 주도권 이해력2024.10.071. 데이터의 분류와 특징 1.1. 범주형 데이터 1.1.1. 명목형 데이터 명목형 데이터는 관측치 간에 순서가 없는 데이터로, 단순히 어떤 특성을 분류하는 데 사용된다. 이는 수치적 크기나 순서를 가지고 있지 않으며, 오직 구분의 기능만을 한다. 대표적인 예로는 회사에서 인사 데이터를 관리할 때 사용하는 부서 정보, 발령 정보 등의 코드화된 데이터, 성별(남성, 여성), 혈액형(A형, B형, O형, AB형), 국가(한국, 미국, 일본), 스포츠 팀(맨체스터 유나이티드, 레알 마드리드, FC 바르셀로나), 자동차 브랜드(현대, ...2024.10.07
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데이터 품질관리가 미흡할 때 발생할 수 있는 문제는2024.10.011. 데이터 유형과 특성 1.1. 정형 데이터 1.1.1. 범주형 데이터 1.1.1.1. 명목형 데이터 명목형 데이터는 항목 간 순서가 없는 데이터를 의미한다. 즉, 단순히 특정 항목을 구분하는 데 사용되며, 항목 간 크기나 순서를 비교할 수 없다. 명목형 데이터는 일반적으로 숫자로 표현되지만, 이는 단순한 분류 코드일 뿐이다. 예를 들어 성별(남성, 여성), 혈액형(A형, B형, AB형, O형), 국가(한국, 미국, 중국 등), 학과(경영학과, 경제학과, 수학과 등) 등이 명목형 데이터의 대표적인 예이다. 이러한 데이터는 서...2024.10.01
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데이터 품질관리가 미흡2024.10.011. 정형 데이터의 이해 1.1. 범주형 데이터의 정의와 특성 범주형 데이터는 관측치를 특정 그룹이나 범주로 나누는 데이터이다. 이러한 데이터에는 순서가 없거나, 순서가 있어도 수치적으로 비교가 불가능한 특징이 있다. 범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분된다. 명목형 데이터는 순서가 없고, 단순히 특성을 구분하는 데 사용된다. 이 데이터에는 수치적 크기나 순서가 존재하지 않으며, 오직 구분만 가능하다. 성별(남성, 여성), 혈액형(A형, B형, O형, AB형), 국가(한국, 미국, 일본), 스포츠 팀(맨체스터 유...2024.10.01
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산업,공공기관 빅데이터 사례2024.12.011. 서론 1.1. 빅데이터의 개념 빅데이터는 인터넷의 확산, 스마트폰 수요의 증가, 정보기술 발달로 인해 생성되는 양질의 데이터와 정보의 양이 급속도로 증가하면서 등장한 개념이다. 과거에는 인터넷이 단순 검색과 소개 글 정도의 소통이 주를 이루었지만, 현재는 게임, 소셜 미디어, 쇼핑, 연구 등 다양한 분야에서 개인에 특화된 맞춤형 서비스를 제공하며 빅데이터가 등장하게 되었다. 빅데이터는 명확하게 정의되지 않은 용어이지만, 일반적으로 다음과 같은 특성을 가진다. 첫째, 데이터의 집합 크기가 매우 크다는 점에서 정의되기도 한다....2024.12.01
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구글 애널리틱스42024.08.211. 서론 1.1. 빅데이터와 기업의 경쟁력 빅데이터는 기업의 경쟁력 확보에 있어 필수불가결한 요소이다. 기업은 빅데이터를 활용하여 고객 니즈에 대한 심도 있는 이해와 실시간 분석을 통해 신속한 의사결정 및 대응을 가능하게 할 수 있다. 이를 통해 고객 만족도 제고, 운영 효율성 향상, 새로운 비즈니스 기회 창출 등 다양한 측면에서의 경쟁우위를 확보할 수 있다. 첫째, 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴, 선호도, 불만사항 등을 면밀히 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 고객 세분화, 개인화된 마케팅 및 서비스 제공이 가능해지며...2024.08.21
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빅데이터분석기사2024.11.271. 빅데이터의 개념과 특성 1.1. 빅데이터의 정의 빅데이터는 디지털 환경에서 만들어지는 데이터로 그 규모가 매우 방대하며, 생성 주기가 짧으며 형태와 수치 데이터만 아니라 문자와 영상 데이터까지 포함하는 대규모의 데이터를 말한다. 그렇기 때문에 빅데이터로 이루어진 환경은 과거에 비하여 데이터의 양이 폭발적으로 증가했다는 점과 더불어 데이터의 종류도 매우 다양하기 때문에 사람들의 행동은 물론이고 위치 정보와 소셜 네트워크 서비스를 통하여 사람들의 생각과 의견까지 실시간으로 분석하고 예측할 수 있는 기능을 지니고 있다. 1.2. ...2024.11.27
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빅데이터2024.09.041. 빅데이터의 개념 1.1. 빅데이터의 정의 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 다음과 같은 세 가지 주요 특성을 바탕으로 정의된다: ① Volume (양): 데이터의 양이 매우 방대하다. 테라바이트에서 페타바이트 이상의 데이터가 포함될 수 있다. ② Velocity (속도): 데이터가 생성되고 ...2024.09.04
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빅 데이터를 활용한 질병 예측2024.08.311. 보건의료 빅데이터의 필요성과 활용 1.1. 보건의료 빅데이터의 정의 및 특징 보건의료 빅데이터란 정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 대량의 데이터를 의미한다. 국내외에서 정의하고 있는 보건의료정보와 빅데이터에 따르면, 보건의료정보란 "국민의 건강을 보호, 증진하기 위하여 보건의료인이 행하는 모든 활동과 관련한 지식 또는 부호, 숫자, 문자, 음성, 음향, 영상 등으로 표현된 모든 종류의 자료"이다. 그리고 빅데이터란 "아날로그 또는 디지털 환경에서 생성되는 정형 또는 비정형의 수치, 문자, 영상 등의 대...2024.08.31