2wnswoo 님의 블로그

01. 다음 중 분석 준비도의 구성요소 중 하나인 분석 업무 파악을 진단하기 위한 항목이 아닌 것은?1) 예측 분석 업무2) 최적화 분석 업무3) 업무별 적합한 분석 기법 사용4) 분석 업무의 정기적 개선 02. 다음 중 분석 성숙도가 활용 단계에 머물러 있는 기업이 현재 수행하고 있는 업무로 적절한 것은 무엇인가?1) 비즈니스 부문에서 미래 결과를 예측2) 비즈니스 부문에서 실적 분석을 위한 통계 기법 사용3) IT 부문에서 빅데이터 분석을 수행4) IT 부문에서 분석 전용 서버를 구축 03. 데이터 분석의 지속적인 적용 및 확산을 위한 분석 거버넌스 체계의 구성요소가 아닌 것은 무엇인가?1) 분석 관련 시스템2) 데이터3) 분석 과제 기획4) 분석으로 얻는 가치 04. 다음 중 데이터 거버넌스 체게에..

01. 빅데이터 분석에 경제적 효과를 제공해준 결정적 기술로 가장 적절한 것은?1) 저장장치 비용의 지속적인 하락2) 스마트폰의 급속한 확산 3)  클라우드 컴퓨팅 4)  텍스트 마이닝 02. 다른 이해 관계자들이 보완적인 상품, 서비스를 제공하는 생태계를 구축하고자 하는 비즈니스 모델로 적절한 것은?1) 가치사슬형 비즈니스 모델2) 플랫폼형 비즈니스 모델3) 대리인형 비즈니스 모델4) 상거래형 비즈니스 모델 03. 데이터에 대한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명하는 데이터로 적절한 것은?1) 메타데이터2) 데이터 마트3) 정형 데이터4) 백업 데이터 04. 데이터 유형이 다른 것은?1) 비디오 데이터2) 문서 데이터3) 이미지 데이터 4) 센서 데이터 05. 딥러닝과 관련된 분석 기법 중 거리가 ..

- 데이터 마이닝 개요● 데이터 마이닝  - 방대한 데이터 속에서 새로운 규칙, 패턴을 찾고 예측을 수행하는 분야 ● 데이터 마이닝의 유형  (1) 지도학습 : 정답이 있는 데이터를 활용    - 인공신경망, 의사결정트리, 회귀분석, 로지스틱회귀  (2) 비지도학습 : 정답이 없는 데이터들 사이의 규칙을 파악    - 군집분석, SOM, 차원축소, 연관분석 ● 과대적합과 과소적합  (1) 과대적합 : 모델이 지나치게 데이터를 학습하여 매우 복잡해진 모델  (2) 과소적합 : 데이터를 충분히 설명하지 못하는 단순한 모델 ● 데이터 분할  - 과대적합과 과소적합을 방지하고, 데이터가 불균형한 문제를 해결하기 위해 사용(1) 분할된 데이터 셋 종류  1) 훈련용( Training Set ) : 모델을 학습하는..

- 검사체적과 시스템의 개념  - System : 고정된 경계면 내의 물질의 집합체 ( 원자나 유체입자 ), 물리적 법칙을 따름   - Control Volume : 해석의 편의를 위해 선택한 공간상의 일정한 체적 유체는 이 체적을 통해 흐를 수 있으나 검사체적 기    체는 물리적 법칙을 따르지 않는다. ( 자유물체도와 같은 개념 ) - 검사체적과 검사표면 ( control surface ) 검사체적 : 해석의 편의를 위해서 선정한 임의의 공간(a) 고정된 검사체적  - pipe 유동(b) 움직이는 검사체적  - jet engine  - 검사체적은 속도를 가지고 움직임  - 지상의 관찰자에게는 움직이는 검사체적(c) 변형하는 검사체적  - 풍선 내부의 기체가 분출함에 따라 검사체적은 변형함. ( 줄어듦..

- R기초● 데이터 전처리  - 데이터를 분석하기 위해 데이터를 가공하는 작업(1) 요약변수 : 수집된 정보를 종합한 변수로서 재활용성이 높음 ( 1개월간 수입 )(2) 파생변수 : 의미를 부여한 변수, 논리적 타당성 필요 ( 고객구매등급 ) ● R에서의 데이터 전처리 패키지  (1) reshape : melt로 녹인 데이터를 cast로 재구조화  (2) sqldf : R에서 SQL을 활용하여 데이터프레임( DF )을 다룰 수 있게 해줌  (3) plyt : apply 함수 기반 데이터 처리  (4) data.table : 칼럼별 인덱스로 빠른 처리가 가능한 데이터 구조 - 데이터 마트● 데이터 마트( DM )  - 데이터 웨어 하우스의 한 분야로 특정 목적을 위해 사용 ( 소규모 데이터웨어하우스 )  ..

- 분석 기획 방향성 도출● 분석 대상과 방법방법 ↓대상 →KnownUnKnownKnown최적화( Optimization )통찰( Insight )Un-Known솔루션( Solution )발견( Discovery ) ● 분석 기획 방안 과제 중심적 접근장기적 마스터 플랜목적빠르게 해결지속적 분석 원인 해결1차 목표Speed & TestAccuracy & Deploy과제유형Quick & WinLong Term View접근방식Problem SolvingProblem Definition ● 분석 기획시 고려사항(1) 가용 데이터 : 분석의 기본이 되는 데이터 확보 및 파악(2) 적절한 유스케이스 탐색 : 기존에 잘 구현 되어있는 유사 시나리오 활용(3) 장애요소에 대한 사전계획 수립 : 조직의 역량으로 내제화..

- 빅데이터의 이해● 빅데이터 출현 배경- 인터넷 확산, 스마트폰 보급, 클라우딩 컴퓨팅으로 인한 경제성 확보, 저장매체 가격하락, 하둡을 활용한 분산 컴퓨팅, 비정형 데이터 확산 ● 빅데이터의 3V ( 가트너 정의 )  (1) Volume ( 규모 ) : 데이터 양 증가 ( 구글 번역 서비스 )  (2) Variety ( 다양성 ) : 데이터 유형 증가  (3) Velocity ( 속도 ) : 데이터 생성, 처리 속도 증가  (4) 그 외 5V에 포함되는 요소    - Value ( 가치 )    - Veracity ( 신뢰성 ) ● 빅데이터에 대한 비유  (1) 산업혁명의 석탄, 철 : 산업혁명에서의 석탄, 철 역할  (2) 원유 : 정보제공으로 생산성 향상  (3) 렌즈 : 현미경이 생물학 발전 영..

- 데이터와 정보● 데이터  - 데이터 : 있는 그대로의 객관적 사실, 가공되지 않은 상태 ( 주문수량 )  - 정보: 데이터로부터 가공된 자료 ( 베스트 셀러 ) ● 데이터의 유형  (1) 정성적, 정량적    - 정성적 데이터 : 자료의 특징을 풀어 설명 - 언어, 문자 ( 기상특보, 주관식 설문 응답 )    - 정량적 데이터 : 자료를 수치화 - 수치, 기호 ( 온도, 풍속 )   (2) 정형, 반정형, 비정형    - 정형 데이터 : 정보 형태가 정해짐 ( 관계형DB, 엑셀-스프레드시트, CSV )    - 반정형 데이터 : 데이터를 설명하는 메타데이터를 포함 ( 로그, HTML, XML, JSON )    - 비정형 데이터 : 형태가 정해지지 않음 ( SNS, 유튜브, 음원 ) ● 암묵지, 형..