여연찌

R 언어 print: console 창에 출력 스칼라: 하나의 값 벡터: 하나의 값들이 여러개 모여있는 것, 1차원 행렬: 2차원으로 모여있는 것 배열: 3차원 이상의 구조 벡터 : 명령어 C 를 이용해 선언 c( ) 문자형 타입 (Character) 따옴표 혹은 쌍따옴표로 표시 숫자형 타입(Number) numeric(숫자형), integer(정수), double(실수) 논리형 타입(Logical) 참(True)과 거짓(False) * '=' : 할당연산자 콜론(:)을 활용하여 시작값과 끝값을 지정하여 벡터를 생성할 수 있음 문자형 벡터가 포함되면 합쳐지는 벡터는 문자형 벡터가 된다. NaN: 연산을 했을 떄 오류와 함께 숫자가 아님을 반환 NA: 공간을 차지하는 결측값 NULL: 공간을 차지하지 않는..

마스터플랜 수립 프레임워크 마스터플랜 수립 개요 : 첫번째 단계는 우선순위를 정하는 일 : 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 설정 : 분석 과제의 우선순위와 적용 범위 및 방식을 종합적으로 고려하여 최종적으로 분석 구현의 로드맵을 수립 * ISP(정보 전략 계획) : 내/외부 환경을 분석 : 시스템 구축 우선순위를 결정 : 분석 마스터 플랜은 일반적인 ISP 방법론을 활용 : 단기 및 중/장기로 나누어 계획 수립 빅데이터의 특징을 고려한 분석 ROI 요소 : 3V는 투자 비용 측면의 요소라고 볼 수 있다. : 가치는 비즈니스 효과 포트폴리오 사분면 분석을 활용한 우선순위 평가 기준 시급성 : 전략적 중요도와 목표 가치(KPI) 에 부합하는지 : Value 비즈니스 효과 측면과 연결 난이도 : 데이터를 생..

분석 대상과 방법에 따른 4가지 분석 주제 분석대상 분석방법 주제 알고 알아 최적화(Optimization) 알고 몰라 해결책(Solution) 모르고 알아 통찰력(Insight) 모르고 몰라 발견(Discovery) 목표 시점별 분석 기획 과제 중심적: 빠르게 장기적 마스터플랜: 지속적 분석 기획 시 고려사항 1. 가용 데이터 고려 : 데이터가 확보될 수 있는지 2. 적절한 활용방안과 유스케이스의 탐색 : 기존의 방법이 있는지 탐색 3. 장애요소에 대한 사전 계획 수립 : 분석을 수행할 때 발생 가능한 장애요소에 대한 사전 계획 수립 분석 방법론 : 상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물 기업의 합리적인 의사결정을 가로막는 방해요소 3가지 1. 고정관념 2. 편향된 생각 3..

더그래니의 정의 3V - 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) + 4V - 가치(Value) 또는 정확성(Veracity) 빅데이터 출현 배경 * 양질전환법칙 - 데이터의 양이 커지면 질이 좋아진다. *기술발전 - 저장기술의 발전과 가격하락 - 클라우드 컴퓨팅 보편화와 분산처리 기술 * 구글의 Ngram Viewer - 많은 양의 책을 Text 형태로 만드는 과정 * 후> 전> 양> 상 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유 데이터 활용 방식 : 데이터 활용방식이 다양해지다보니 가치 산정이 어려워졌음 새로운 가치 창출 : 기존에 없던 가치가 나타날 수 있음 분석 기술의 발전 : 지금은 가치가 없더라도 새로운 분석 기법이 등장할 경우 가치 산정이 될 가능성이 있음 미래의 ..

Bit : 데이터 구성의 최소단위 0과 1 1Byte = 8Bit 1KB = 1000Byte 1MB = 1000KB 1GB = 1000MB 1TB = 1000GB 1PB = 1000TB 1EB = 1000PB 1ZB = 1000EB 1YB = 1000ZB 데이터의 특성 - 객관적 사실로의 개별 데이터는 중요하지 않다. 존재적 특성 : 있는 그대로의 객관적 사실 당위적 특성 : 추론,예측,전망,추정을 위한 근거 데이터의 유형 정성적 데이터: 언어, 문자 등 정량적 데이터: 수치,기호,도형 등 정형데이터 - 고정된 틀이 있으며 연산이 가능 표(테이블) 로 저장되어있는 것 비정형데이터 - 고정된 틀이 없으며 연산이 불가능 영상, 음성 등 반정형데이터 고정된 틀을 가지고 있지만 연산이 불가능 처럼 꺽쇠기호가 있..

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