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데이터 사이언스의 구성요소 데이터 사이언스는 데이터를 수집, 분석, 해석하여 의미 있는 인사이트를 도출하고, 이를 비즈니스 의사 결정에 활용하는 과정입니다. 데이터 사이언스는 분석적 영역, 비즈니스 컨설팅 영역, 데이터 처리와 관련된 IT 영역으로 구성됩니다. 분석적 영역 분석적 영역은 데이터를 수집, 분석, 해석하는 과정을 의미합니다. 데이터 수집은 데이터를 다양한 소스에서 수집하는 과정입니다. 데이터 분석은 수집한 데이터를 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정입니다. 데이터 해석은 분석 결과를 이해하고, 비즈니스에 적용할 수 있는 방법을 도출하는 과정입니다. 분석적 영역에서 요구되는 역량은 다음과 같습니다. 데이터 수집 및 분석 기법 통계 및 수학 지식 컴퓨터 프로그래밍 능력 문제 해결 능력 창의성 비즈니스 컨설팅 영역.. 2023. 9. 1.
빅데이터 가치기반 분석 빅데이터 가치기반 분석(Value-Based Data Analytics, VBDA)은 빅데이터를 분석하여 비즈니스 가치를 창출하는 방법입니다. VBDA는 데이터의 양이나 품질에 관계없이, 데이터에서 가치를 발견하고, 비즈니스 성과를 개선하는 데 중점을 둡니다. VBDA는 다음과 같은 단계로 진행됩니다. 데이터 수집 VBDA를 시작하기 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터, 제품 데이터, 운영 데이터, 환경 데이터 등이 있습니다. 데이터 전처리 데이터가 수집되면, 데이터의 품질을 확인하고, 분석에 필요한 형태로 전처리해야 합니다. 데이터 전처리에는 데이터의 누락, 오류, 중복 등을 확인하고, 데이터를 정제하고 통합하는 작업이 포함됩.. 2023. 8. 31.
빅데이터 일차원적인 분석 빅데이터 일차원적인 분석 1. 금융 서비스 금융 서비스 분야에서 빅데이터 일차원적인 분석은 고객의 행동 패턴을 분석하여 마케팅 전략을 수립하고, 금융 사기를 예방하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 카드 사용 데이터를 분석하여 고객의 소비 습관을 파악하고, 이에 맞는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 금융 거래 데이터를 분석하여 금융 사기 패턴을 파악하고, 금융 사기를 예방할 수 있습니다. 2. 병원 병원 분야에서 빅데이터 일차원적인 분석은 환자의 건강 상태를 분석하여 질병을 조기에 진단하고, 치료 효과를 높이는 데 활용됩니다. 예를 들어, 환자의 진료 기록 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 파악하고, 이에 맞는 치료 계획을 수립할 수 있습니다. 또한, 환자의 의료 기기 데이터를 분석하여 질병의.. 2023. 8. 30.
빅데이터 회의론 빅데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 잠재력은 무궁무진하다고 평가받고 있습니다. 그러나 빅데이터에 대한 회의론도 존재합니다. 빅데이터 회의론은 다음과 같은 이유로 발생합니다. 빅데이터의 편향성 빅데이터는 다양한 소스에서 발생하는 데이터를 포함하기 때문에, 편향될 가능성이 있습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 구매 데이터는 특정 제품이나 서비스에 관심이 있는 사람들의 데이터가 편중되어 있을 수 있습니다. 이러한 데이터를 활용하여 새로운 제품이나 서비스를 개발할 경우, 편향된 결과를 도출할 수 있습니다. 빅데이터의 프라이버시 침해 빅데이터는 개인의 행동, 소비 습관, 위치 정보 등 개인의 민감한 정보를 포함하는 경우가 많습니다. 이러한 데이터가 유출될 경우, 개인의 프라이버시가 침해될 수 있습니.. 2023. 8. 29.

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