반응형 빅데이터16 [제1과목 데이터의 이해] 문제모음3 1. 빅데이터의 활용 테크닉 중 보기는 무엇에 해당되는가 우유구매자가 기저귀도 같이 구매해야하는가 또는 기저귀 구매자가 맥주도 같이 구매하는가를 알아본다. 1)유전알고리즘 2)감정분석 3)연관 규칙 학습 4)회귀분석 2. 데이터 사이언스 설명 중 적절하지 않은 것은? 1) 통계학이 정형화된 데이터를 분석 대상으로 하지만 데이터 사이언스는 다양한 데이터 유형을 대상으로 한다. 2) 데이터 마이닝은 분석의 포괄적 개념이고 데이터 사이언스는 분석에 초점이 있다. 3) 데이터 사이언스가 기존 통계학과 다른 점은 총체적 접근법을 사용한다는 점이다. 4) 데이터 사이언스란 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문이다. 3. 데이터 베이스 시스템에서 의사결정에 필요한 데이터를 미리 추출하여 원하는 형태로 변환하고.. 2022. 4. 19. [제1과목 데이터의 이해] 문제모음 2 1.데이터에 관한 구조된 데이터로 다른 데이터를 설명해주는 데이터를 무엇이라 하는가? 1)메타데이터 2)데이터 사전 3)데이터 웨어하우스 4)데이터베이스 2. 다음 데이터의 유형은 정성적 데이터와 정량적 데이터로 분류가 된다. 아래 보기에서 성격이 다른 것은? 1)풍향 2)습도 3)기상특보 4)시간당 강수량 3. 다음 중 암묵지와 형식지의 상호작용과 관련이 없는 것은? 1)추상화 2)공통화 3)표출화 4)내면화 4. DIKW 파라미드 계층구조에서 지식에 해당되는 것은? 1)A 마트 100원, B마트는 200원 연필을 판매한다. 2)A마트의 연필 가격이 더 싸다. 3)상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다. 4)A 마트의 다른 상품들도 B마트보다 쌀 것이라고 판단한다. 5. 빅데이터가 만들어 내는 본.. 2022. 4. 17. [제1과목 데이터의 이해] 문제모음 1 1. DIKW 의 계층적 구성 요소에 해당되지 않는 것은? 1)지혜 2)정보 3)데이터 4)아이디어 2. 다음 중 데이터베이스 활용에 대한 설명 중 올바르지 않는 것은? 1)2000년대 기업 디비구축의 화두는 CRM과 SCM 등장이다 2)2000년대 금융부분에도 데이터웨어하우스를 적극적으로 도입하여 관련 데이터베이스 마케팅을 증대시키기 위한 노력이 가시화 됐다. 3)기업내부 데이터베이스 활용에 비해 사회기반 데이터베이스는 교육 또는 의료부문에서는 활용하지 않는다. 4)'실시간 기업'은 기업의 비지니스 프로세스를 투명하고 민첩하게 유지하여 환경 변화에 따른 적응 속도를 최대휴ㅘ하여 지연시가능ㄹ 업애는 정보화 전략이다. 3. 빅데이터의 활용 기법에 대한 설명 중 적절하지 않은것은? 1)"사용자가 어떤 특성을.. 2022. 4. 16. 16. 빅데이터 플랫폼과 관리 1. 빅데이터 분석 프로세스의 개념 1) 빅데이터 분석의 주요 목적 기존의 전통적인 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 프로그램이 시도하지 않았던 웹 서버 로그, 인터넷 클릭 정보, 소셜 미디어 활동 보고서, 이동전화 통화 기록, 센서가 감지한 정보 등의 새로운 데이터나 많은 양의 트랜잭션 데이터를 분석하여 기업이 경영과관련하여 더 좋은 의사결정을 하도록 하는 것 2) 빅데이터 처리의 순환 과정 데이터 수집 => 데이터 저장 및 관리 => 데이터 처리|분석 및 지식 시각화 => 이용 => 수집으로 돌아가거나, 폐기 2. 빅데이터 플랫폼 1) 개념 다양한 데이터 소스에서 수집한 데이터를 분석하여 지식을 추출하고, 이를 기반으로 지능화된 서비스 제공하는 데 필요한 ICT 환경 2) .. 2021. 1. 28. 15.데이터 시각화 1. 데이터시각화 1) 개념 러셀(Russell Ackoff, 1989)의 연구 : 데이터를 지식화하기 위한 과정이 시각화이다. 데이터 분석 결과를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 시각적 수단을 통해 제시하는 것 시각화란 같은 범주 안에서 많은 양의 데이터에 의미를 부여함으로써 공간에 배치된 숫자의 패턴을 인지하게 만든 것 다른 학문과 융합하여 다양한 정보 전달이나 상황 분석을 위한 시각적 도구로 메시지 전달을 위한 시각적 표현으로 많이 사용됨 2) 특성 인간의 정보 처리 능력을 확장시켜 정보를 직관적으로 이해 많은 데이터를 동시에 차별적으로 제시 다른 방식으로 어려운 지각적 추론 가능 흥미를 유발하고, 주목성이 높아지며 인간의 경험을 풍부하게 함 문자보다 친근하게 정보 전달, 다양한 계층 사람들에게 쉽.. 2021. 1. 28. 14. 비정형(텍스트)마이닝의 개요 1. 비정형(텍스트)마이닝의 개요 1) 비정형 데이터의 이해 정형화되지 않은 데이터 미리 정의된 데이터 모델(구조)를 가지고 있지 않은 데이터 문서, 영상, 음성 등 비정형 데이터의 유형으 크게 텍스트, 이미지, 음성과 영상, 로그 파일로 구분 비정형 데이터는 불규칙 정도에 따라 반정형 데이터로 구분 반정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 다른 형태의 데이터 테이블로 조직된 데이터 모델의 정형적 구조를 따르지 않지만, 어의적 요소를 분리시키고 데이터 내의 레코드와 필드의 계층 구조가 있게 하는 태그(Tag)나 다른 마커(Marker)를 포함하는 정형 데이터 반정형 데이터는 같은 클래스에 속하는 속성들을 순서에 상관없이 서로묶을 수 있고 다른 속성을 포함 가능 최근 객체지향 데이터베이스에서 반정형 데이터가 .. 2021. 1. 26. 13. 마이닝과 머신러닝 기반 데이터 분석 1. 데이터마이닝의 이해 1) 데이터마이닝의 개념 대용량의 데이터로부터 자동 또는 반자동적인 방법을 통하여 의미 있는 패턴, 규칙, 관계를 찾음 데이터를 분석하여 기업에 필요한 자산으로 만드는 정보기술 2) 데이터마이닝의 특징 기업들의 데이터베이스의 필요성이 증가 인터넷과 같은 정보기술의 성장 및 기술 발전에 따름 영역 전문가가 간과해 버릴 수도 있는 지식과 패턴을 찾음 데이터마이닝은 사용자의 경험이나 편견을 배제하고, 전적으로 데이터에 기반하여 지식과 패턴을 추출함 데이터마이닝의 다양한활용 분야 카드사의 사기 발견, 금융권의 대출승인, 투자 분석, 기업의 마케팅 및 판매데이터 분석, 생산 프로세스 분석, 기타 순수 과학 분야의 자료 분석 등 3) 데이터마이닝의 중요성 기업은 업무의 효율적인 수행을 위해.. 2021. 1. 24. 12. 통계의 개념 및 통계량 1. 통계의 개념 및 통계량 1) 통계의 기초개념 통계학 자연 및 사회현상에서 나타나는 다양한 상황이나 측정값들을 요약하여 표현하는 것 요약(summary), 분포(distribution) 이해, 추세(trend)나 일정한 패턴(pattern), 방향성(direction), 스타일(style)이나 군집유형(cluster type) 등으로 요약하여 의사결정에 활용하는 학문 기술통계(descriptive statistics) : 단지 관찰 혹은 측정된 데이터의 특성을 기술하는 것, 특정 집단의 데이터를 요약하고 정리하기 위함(그래프) 예 : 한 회사의 직원 1000명을 대상으로 안경 사용 여부 조사 추론통계(inferential statistics) : 데이터의 특성을 기초로 하여 모집단의 특성을 일반화하거.. 2021. 1. 21. 11.빅데이터 분석 및 기획 접근법 1. 빅데이터 분석 접근법 1) 하향식 접근 방법 도출된 해결방안에 대한 실현 가능성과 우선순위 결정을 위해 내부 및 외부 데이터를 이용하여 분석하는 접근방법 수요기반 분석과제 도출 방법 전제 조건 문제의 구체적 정의가 가능 필요한 데이터 존재 데이터를 분석할 수 있는 분석역량을 보유 문제가 정형화되고 문제해결을 위한 데이터가 완벽하게 조직에 존재할 경우에 효과적 2) 상향식 접근방식 다양한 데이터(정형/비정형) 원천의 활용을 통해 의미 있는 패턴 파악으로 문제 해결이 가능하도록 하는 접근방법 데이터 주도 분석과제 도출방법 3) 프로토타이핑 접근방식 데이터 원천 파악이 어려운 상황에서 분석을 시도하고 결과를 확인하면서 반복적으로 개선하여 원하는 결과를 도출 신속하게 해결책, 모형을 제시함으로써 문제를 좀.. 2021. 1. 18. 이전 1 2 다음 반응형
