728x90 생계164 '[1과목] 데이터 이해 - [2장] 데이터의 가치와 미래 - [03] 비즈니스 모델' 정리 중요 사항 1) 빅데이터 활용 기법 빅데이터 활용 사례 기업 활용 구글 검색(로그 데이터 활용 기존 페이지랭크 개선) 월마트 구매패턴 분석 (연관규칙) 정부 활용 환경 탐색(실시간 교통정보, 기후 정보) 상황 분석(소셜미디어, CCTV, 통화기록) 개인 활용 정치인 사회관계망분석을 통한 유세 빅데이터 활용 기법 연관규칙학습(Association rule learning) = 연관분석 변수 간의 주목할 만한 상관관계가 있는지 찾아냄 e.g. 슈퍼마켓에서 상관관계가 높은 상품을 함께 진열(우유와 기저귀) 유형분석(Classification tree Analysis) "사용자가 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가?"와 같은 문제를 해결 e.g. 온라인 수강생들을 특성에 따라 분류 유전 알고리즘(Genetic a.. 2022. 10. 14. "버크셔는 미국의 인프라 자산에 투자합니다." Many people perceive Berkshire as a large and somewhat strange collection of financial assets. In truth, Berkshire owns and operates more U.S.-based “infrastructure” assets – classified on our balance sheet as property, plant and equipment – than are owned and operated by any other American corporation. That supremacy has never been our goal. It has, however, become a fact. 많은 사람들이 버크셔를 크고 다소 이상.. 2022. 10. 14. 버크셔 해서웨이 2021 주주서한 (Berkshire Hathaway INC. 2021 Shareholder letter) BERKSHIRE HATHAWAY INC. *INC.: 주식회사(incorporated) To the Shareholders of Berkshire Hathaway Inc.: Charlie Munger, my long-time partner, and I have the job of managing a portion of your savings. We are honored by your trust. *savings: 저축 Our position carries with it the responsibility to report to you what we would like to know if we were the absentee owner and you were the manager. We enjoy comm.. 2022. 10. 14. '[1과목] 데이터 이해 - [2장] 데이터의 가치와 미래 - [02] 빅데이터의 가치와 영향' 정리 중요 사항 1) 빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유 빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유 데이터 활용 방식이 다양해지면서(재사용, 재조합, 다목적용 데이터 개발) 특정 데이터를 언제, 어디서, 누가 활용할지 알 수 없다. 재사용 사례: 구글 검색결과 저장 후 재사용 재조합 사례: 휴대전화 전자파와 뇌종양 관계 다목적용 사례: CCTV를 통한 절도범 or 구매정보 확인 데이터가 기존에 없던 가치 창출을 한다. (e.g. 아마존 킨들 독서 데이터 분석 → 독서 패턴 알 수 있음) 분석 기술의 발달이 데이터 가치에 영향을 준다. 기존에 가치 없던 데이터도 새로운 분석 기법으로 가치를 만든다. e.g. SNS 비정형 데이터 이용한 텍스트마이닝 활용 빅데이터의 영향 기업 혁신: 소비자 행동 및 시장 변동 분석 → .. 2022. 10. 13. '[1과목] 데이터 이해 - [2장] 데이터의 가치와 미래 - [01] 빅데이터의 이해' 정리 중요 사항 1) 빅데이터 등장 요인 2) 빅데이터 출현 배경 3) 빅데이터 기능 4) 빅데이터가 만들어 내는 본질적 변화 빅데이터 특징 Volume(데이터의 크기): 생성되는 모든 데이터를 수집 Variety(데이터의 다양성): 정형 데이터를 넘어 텍스트, 오디오, 비디오 등 모든 유형의 데이터를 분석 대상으로 함 Velocity(데이터의 속도): 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성 빅데이터 출현 배경 기술변화 디지털화 클라우드 컴퓨팅 저장기술 발전: 새로운 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아키텍쳐 인재, 조직 변화 데이터 중심 조직, 데이터 사이언티스트 요구 산업계: 고객 데이터 축적 → 비즈니스 인사이트 발굴 → 새로운 성장동력원 발굴 학계: 빅데이터 활용 과학 확산 (e.g... 2022. 10. 13. '[1과목] 데이터 이해 - [1장] 데이터의 이해 - [03] 데이터베이스 활용' 정리 중요 사항 - 기업 내부 DB 솔루션들의 정의 숙지하기 1. 기업 내부 데이터베이스 1980년대 기업 내부 DB OLTP(On-Line Transaction Processing, 온라인 거래처리): 네트워크상의 여러 이용자가 실시간으로 DB 데이터 갱신 및 조회하는 단위 작업 처리 방식 OLAP(On-Line Analytical Processing, 온라인 분석처리): 데이터로부터 통계적인 요약 정보 제공. 의사결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 있게 해주는 기술 2000년대 기업 내부 DB CRM(Customer Relationship Management): 선별된 고객으로부터 수익 창출, 장기적인 고객 관계 관리를 통한 높은 이익을 창출하는 솔루션 SCM(Supply Chain Management.. 2022. 10. 7. '[1과목] 데이터 이해 - [1장] 데이터의 이해 - [02] 데이터베이스 정의와 특징' 정리 1. 데이터베이스 정의 데이터베이스: 동시에 복수의 적용 업무, 복수 이용자의 요구에 대응할 수 있도록 편성된 데이터의 집합 데이터베이스 관리시스템(DBMS): 이용자가 쉽게 데이터베이스를 구축하고 유지할 수 있도록 하는 소프트웨어 DB와 DBMS를 함께 일컬어 '데이터베이스 시스템'이라고 칭한다. 2. 데이터베이스 특징 통합된 데이터(intergrated data): 동일 내용 데이터 중복 없음 저장된 데이터(stored data): 컴퓨터가 접근 가능한 저장매체에 저장됨 공용 데이터(shared data): 여러 사용자가 공동 이용할 수 있음 변화되는 데이터(changed data): 데이터 추가, 삭제, 갱신으로 항상 변화함 3. 데이터베이스 특성 정보의 축적 및 전달 측면: 기계가독성, 검색가능성.. 2022. 10. 6. '[1과목] 데이터 이해 - [1장] 데이터의 이해 - [01] 데이터와 정보' 정리 1. 데이터의 정의 '객관적 사실(fact)'이라는 존재적 특성 '추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)'로 기능하는 당위적 특성 따라서 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실에 불과하고, 다른 객체와 상호 관계 속에서 가치를 가진다. 2. 데이터의 유형 정성적 데이터(Qualitative Data) 언어, 문자 등 형태와 형식이 정해져 있지 않은 비정형 데이터 비정형 데이터 형태이기 때문에 저장, 분석에 시간과 비용이 필요 숫자나 금액으로 환산할 수 없다. 특성을 측정하지는 않지만 특성을 설명한다. 설문조사는 정성적 데이터는 맞지만, 비정형 데이터는 아니다. 객관식 설문 문항은 수치 처리가 가능하면 정량적 데이터다. 정량적 데이터(Quantitative Data) 수치, .. 2022. 10. 6. 이전 1 ··· 11 12 13 14 다음 728x90
