데이터 분석 과정

데이터 분석 과정 1. 데이터 분석 과정 - 데이터를 분석하는 목적은 데이터가 포함하고 있는 유용한 정보를 파악하여, 현실 문제를 해결하기 위함입니다. - 데이터 분석 과정은 다음과 같습니다. - 1단계 : 문제 정의 및 계획 - 문제가 명확해야 그 문제를 해결하기 위한 데이터가 어떤 것인지를 추정할 수 있습니다. - 어떤 분석 기법을 적용할 지도 계획할 수 있습니다. - 문제 정의가 구체적이고 명확할수록 데이터 분석이 방향을 잃지 않고 효과적으로 진행할 수 있습니다. - 2단계 : 데이터 수집 - 문제가 정의되면, 그 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 파악하고, 데이터를 수집하는 과정을 거칩니다. - 데이터는 다양한 소스에서 나올 수 있으며, 내부 데이터베이스, 외부 데이터 제공업체, 웹 ..

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• · 2023. 11. 23.
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빅데이터(Big Data)

빅데이터(Big Data) 1. 빅데이터(Big Data) - R프로그래밍을 배우기 전에, 빅데이터에 대해서 알아보겠습니다. - 빅데이터란 기존의 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 데이터를 말합니다. - 빅데이터는 주로 세 가지 특성에 기반하여 정의됩니다. 이러한 특성을 3V라고 합니다. 2. 빅데이터의 특성 (3V) - 규모(Volume) - 빅데이터는 대량의 데이터를 다룹니다. 전통적인 DB 시스템에서 처리하기 어려운 정도의 막대한 양의 데이터를 포함합니다. - 다양성(Variety) - 빅데이터는 다양한 유형의 데이터를 포함합니다. - 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터 등 다양한 형태의 데이터가 빅데이터의 일부입니다. 구조 예시 구조화된..

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• · 2023. 11. 23.
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