1. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터 분석을 위한 대표적인 기법으로 이동 평균법, ARIMA 모델, 지수 평활법, 심층 신경망을 이용한 예측 등이 있다. 각 기법은 데이터의 특성에 따라 장단점이 다르며, 적절한 기법을 선택하여 활용하는 것이 중요하다. 이동 평균법은 단기 변동을 완화하고 장기 경향을 파악하는 데 유용하며, ARIMA 모델은 트렌드와 계절성을 고려한 예측에 적합하다. 지수 평활법은 최근 데이터에 가중치를 두어 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 심층 신경망은 복잡한 패턴의 비선형 데이터 분석에 강점이 있다. 2....

1. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터(Big Data)는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 분석, 관리, 공유하는 것과 관련된 기술 및 방법론을 의미합니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 그 규모와 복잡성으로 인해 전통적인 데이터 처리 소프트웨어로는 다루기 어렵습니다. 빅데이터의 주요 특성은 Volume(양), Velocity(속도), Variety(다양성)이며, 추가적으로 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 언급되기도 합니다. 빅데이터는 고도의 데이터 처리 기능, 실시간 분석, 유연성, 가치 창출 등의 특징을...