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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.181. 데이터 수집 이 단계는 기업 내부와 외부에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 모으는 과정을 말한다. 이 과정에서는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 수동이나 자동으로 수집하는 기술이 필요하다. 예를 들어, 기업 내부 데이터는 ETL(Extraction, Transformation, Load) 솔루션을 통해 추출, 변환, 적재하는 방식으로 확보할 수 있으며, EII(Enterprise Information Integration)를 활용하여 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 외부 데이터의 경우, 웹 크롤링 엔진을 사용하여 인...2025.01.18
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경영정보시스템_빅데이터의 개념과 특징에 대해 설명하고, 기업이 빅데이터를 활용하여 얻을 수 있는 효익을 구체적인 사례를 통해 설명하시오.2025.05.161. 빅데이터의 개념과 특징 정보의 양이 너무 많아 인간이 한꺼번에 처리할 수 없지만, 이러한 데이터를 특정 기준을 통해 집적함으로써 통찰력 있는 판단을 할 수 있게 된다. 빅데이터는 대용량의 데이터로 규모가 크며 다양한 데이터 유형이 있고, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 빠른 속도와 그 분석 결과가 유용한 정보로 활용될 수 있는 가치를 가지는 특징이 있다. 2. 빅데이터의 기업 효익 사례 '데이터마이닝'은 빅데이터로 탐색하고 분석하여 유의미한 패턴이나 관계, 규칙 등으로 변환시킴으로써 유용한 정보를 추출하는 기술이...2025.05.16
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구매종속성이 재고관리에 미치는 영향2025.05.131. 구매종속성 구매종속성은 주요 부품의 판매가 관련 하부 부품의 추가적인 판매를 유발하는 것을 의미합니다. 즉, 하부 부품의 경우 독립적으로 판매될 수도 있고, 주요 부품과 함께 추가적으로 판매될 수도 있기 때문에 주요부품의 재고가 부족할 경우 하부부품의 판매 또한 감소하는 것을 구매 종속성이라고 합니다. 본 연구에서는 이러한 구매종속성을 고려한 재고 모형 설계 및 모의 실험, 그리고 실증 검증을 진행하였습니다. 2. 재고관리 본 연구에서는 구매종속성이 존재할 때 구매 종속성을 고려하지 않은 (Q, r) 모형과 비교하여 구매종속성...2025.05.13
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빅 데이터의 의미와 정보기술2025.04.251. 빅 데이터의 의미 빅 데이터는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)이라는 3가지 특성을 가지고 있다. 이러한 빅 데이터는 개인, 단체, 기업, 국가 등에 중요한 자산이 되며 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 것이다. 2. 빅 데이터 분석 기술 빅 데이터 분석 기술에는 기계학습, 데이터마이닝 등이 있다. 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 규칙을 형성하는 기술이며, 데이터마이닝은 광대한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 찾아내는 기술이다. 이러한 기술...2025.04.25
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방통대 [데이터마이닝] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 12페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 통계를 사용하여 데이터의 특징과 의미를 해석할 수 있는 분석 모델을 만드는 전통적인 방법입니다. 주로 사용하는 모형으로는 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형이 있으며 모델 내에서 a 또는 b 같은 모수를 최소제곱법 또는 최대우도추정법을 사용하여 추정합니다. 모수적 모형 접근법으로 만들어진 분석 모델은 원인과 결과에 대한 설명이 용이하다는 장점이 있지만, 분석 모델을 만드는데 사용했던 데이터가 아닌 다른 데이터를 사용할 경우 정확도가 낮아지거나 적용 자체가 불가능할 수 있다는 단점이 있습니...2025.01.25
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특허와 기술개발 선행기술 조사 보고서 과제(인공지능 데이터마이닝)2025.01.061. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하는 기술입니다. 최근 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술이 각광받고 있습니다. 연관 규칙 분석, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 존재하며, 소매업체의 상품 진열, 광고 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 웹 사용 마이닝을 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 마이닝 최근 스마트 단말기의 보급으로 인해 로그 데이터의 양이 증...2025.01.06
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 전통적인 데이터 처리 방식으로는 감당하기 어려운 방대한 양의 데이터 집합을 의미한다. 이러한 데이터는 양(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 정확성(Veracity), 가치(Value)의 5가지 특성을 가지고 있으며, 이를 효율적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하는 것이 빅데이터 기술의 핵심이다. 빅데이터는 기업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 새로운 비즈니스 기회를 발굴하며, 고객의 행동을 예측하는 등 다양한 활용 가능성을 가지고 있다. 2. 빅...2025.01.23
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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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