분류 전체보기212 소프트웨어 개발 방법론 소프트웨어 개발 방법론은 소프트웨어를 개발하는 데 사용되는 일련의 프로세스와 절차입니다. 소프트웨어 개발 방법론은 소프트웨어 개발의 효율성, 효과성, 품질을 향상하기 위해 사용됩니다. 소프트웨어 개발 방법론은 크게 폭포수 모델, 프로토타입 모델, 나선형 모델, 에자일 모델로 구분할 수 있습니다. 폭포수 모델 폭포수 모델은 가장 전통적인 소프트웨어 개발 방법론입니다. 폭포수 모델은 개발 과정을 다음과 같은 단계로 구분합니다. 요구 사항 분석 설계 구현 테스트 배포 폭포수 모델은 각 단계가 다음 단계로 이어지는 순차적인 과정을 따릅니다. 각 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행됩니다. 폭포수 모델의 장점은 다음과 같습니다. 개발 과정이 명확하고 체계적입니다. 개발 일정과 비용을 예측하기 쉽습니다. 폭포수 모델.. 2023. 9. 6. 분석기획시 고려사항 분석기획은 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하기 위한 계획을 수립하는 과정입니다. 분석기획은 데이터 분석의 효율성과 효과성을 높이기 위한 중요한 과정입니다. 분석기획을 위해서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. 비즈니스 문제의 이해 분석의 목적은 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 따라서 분석기획을 시작하기 전에 비즈니스 문제를 명확하게 이해해야 합니다. 비즈니스 문제를 이해하기 위해서는 다음과 같은 질문을 던져보는 것이 도움이 됩니다. 현재의 상황은 어떤가요? 어떤 문제가 발생하고 있나요? 문제가 발생한 원인은 무엇일까요? 문제를 해결하기 위한 해결책은 무엇일까요? 분석 대상과 분석 관점의 설정 분석 대상은 데이터 분석을 통해 얻고자 하는 정보입니다. 분석 대상은 비즈니스 문제의 본질에 따라.. 2023. 9. 5. 분석 대상과 방법에 따른 빅데이터 분석의 효과 빅데이터 분석의 목적은 데이터로부터 새로운 인사이트를 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해서는 분석 대상과 방법을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 분석 대상은 데이터 분석을 통해 얻고자 하는 정보입니다. 분석 대상은 비즈니스 문제의 본질에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 패턴을 이해하기 위한 분석이라면 고객 데이터가 분석 대상이 될 것입니다. 반면, 제품의 품질을 개선하기 위한 분석이라면 제품 데이터가 분석 대상이 될 것입니다. 분석 방법은 데이터 분석을 수행하는 기술과 절차입니다. 분석 방법은 데이터의 종류와 양, 비즈니스 문제의 특성에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 수치 데이터를 분석하는 경우 통계적 방법을 사용하고, 텍스트 데이터를 분석하는 경우 자연어 처리 .. 2023. 9. 4. 빅데이터의 가치 패러다임의 변화 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 것을 의미합니다. 빅데이터는 기업의 의사결정, 마케팅, 고객 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 중요성은 점점 커지고 있습니다. 빅데이터의 가치 패러다임은 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다. **첫 번째 단계는 디지털화(Digitalization)**입니다. 디지털화는 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 전환하는 것을 의미합니다. 과거에는 데이터가 아날로그 형태로 존재하여, 이를 분석하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 그러나 디지털화의 발전으로 데이터를 손쉽게 수집하고 저장할 수 있게 되었으며, 이는 빅데이터의 발전을 촉진하는 계기가 되었습니다. **두 번째 단계는 연결(Connection)**입니다. 연결은 다양.. 2023. 9. 3. 이전 1 ··· 40 41 42 43 44 45 46 ··· 53 다음
