[참고] 데이터 마이닝(Data Mining) 이란?
0 Data Mining의 3가지 목적
① 지식의 발견 (discovery of knowledge)
- 분석가(Analysist)는 기업의 데이터베이스에 저장되어있는 거대한 양의 데이터(data)로부터 의미 있는 정보(information)를 추출해 내야 함 ☞ 지식의 발견
② 데이터의 시각화 (visualization of data)
- 거대
시각화 기법으로는 단순한 산포도나 막대그래프로부터 3차원 영상에 이르기까지 다양하며, 특히 다차원 자료의 시각화를 위한 여러 가지 고난도의 방법들이 개발되고 있다.
- Exploratory Data Analysis(EDA) : 탐색적 데이터 분석(EDA)은 사전에 설정된 가정이나 모형에 의존하지 않고 데이터를 탐색하여 흥미
Ⅱ. 본론
1. 빅 데이터의 개념
1) 정의
데이터의 생성 양·주기·형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집·저장·검색·분석이 어려운 방대한 데이터를 말한다. 빅 데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 등장했다. 빅 데이터는 초대용량의 데이터
데이터의 생성 속도가 빠르고, 다양한 종류로 구성된 큰 규모의 데이터를 의미한다. 아래 표는 전통적 데이터와 빅 데이터를 구분하여 정의하였다. 일반적으로 빅 데이터는 기존 데이터에 비해 너무 커서 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석, 시각화 등이 어려운 정형 또는 비정형 데이터를 빅 데
1. 런던 콜레라지도(교재 p.4)를 조사하고 데이터시각화의 필요성을 설명하시오.(7점)
1)런던 콜레라지도
1854년 8월 31일 영국 런던의 소호 지역에서 발생한 콜레라의 원인을 파악하기 위해 의사 존 스노는 런던 지도를 사용했다. 스노는 감염에 따른 사망자 수와 주소가 포함된 기초 데이터를 확보했