본 논문에서는 빅데이터의 개념과 현황, 처리 및 분석기법, 시각화 툴과 그 툴의 패키지 등을 소개하며, 다차원의 대용량 데이터를 R 프로그래밍으로 분석하려 할 때 생기는 문제점과 문제점의 해결방법 및 과정을 제시 하였다. 자료 수집 과정에서 다차원 데이터를 R 프로그래밍에서 수집 및 분석이 가능하도록 구조를 변경하며, 패키지들의 도움을 받고, 그 문제에 대하여 다양한 ...
본 논문에서는 빅데이터의 개념과 현황, 처리 및 분석기법, 시각화 툴과 그 툴의 패키지 등을 소개하며, 다차원의 대용량 데이터를 R 프로그래밍으로 분석하려 할 때 생기는 문제점과 문제점의 해결방법 및 과정을 제시 하였다. 자료 수집 과정에서 다차원 데이터를 R 프로그래밍에서 수집 및 분석이 가능하도록 구조를 변경하며, 패키지들의 도움을 받고, 그 문제에 대하여 다양한 해결방안을 제시한다. 빅데이터 시대인 요즘 데이터를 분석하고 수집하려 할 때 상당히 빈번하게 접하는 문제들이며, 이러한 문제들에 자주 노출되는 분석가 및 처리가 들에게 도움이 될 수 있을 것이다. 향후 처리 속도의 향상을 위해 다양한 병렬화 처리 기법들에 대해 지속적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 빅데이터의 개념과 현황, 처리 및 분석기법, 시각화 툴과 그 툴의 패키지 등을 소개하며, 다차원의 대용량 데이터를 R 프로그래밍으로 분석하려 할 때 생기는 문제점과 문제점의 해결방법 및 과정을 제시 하였다. 자료 수집 과정에서 다차원 데이터를 R 프로그래밍에서 수집 및 분석이 가능하도록 구조를 변경하며, 패키지들의 도움을 받고, 그 문제에 대하여 다양한 해결방안을 제시한다. 빅데이터 시대인 요즘 데이터를 분석하고 수집하려 할 때 상당히 빈번하게 접하는 문제들이며, 이러한 문제들에 자주 노출되는 분석가 및 처리가 들에게 도움이 될 수 있을 것이다. 향후 처리 속도의 향상을 위해 다양한 병렬화 처리 기법들에 대해 지속적인 연구가 필요하다.
In this thesis, we introduce the concept and status of Big Data, processing and analysis techniques, visualization tools and package of tools, and present problems and problems to be solved when analyzing multi-dimensional large data with R programming. In the data collection process, we change the ...
In this thesis, we introduce the concept and status of Big Data, processing and analysis techniques, visualization tools and package of tools, and present problems and problems to be solved when analyzing multi-dimensional large data with R programming. In the data collection process, we change the structure to collect and analyze multidimensional data in R programming, to get the help of packages, and present various solutions to the problem. These are problems that are encountered fairly frequently when analyzing and collecting data these days, which is a big data age, and can be helpful to analysts and processors that are often exposed to these problems. In order to improve the processing speed in the future, various parallel processing techniques need to be continuously studied.
In this thesis, we introduce the concept and status of Big Data, processing and analysis techniques, visualization tools and package of tools, and present problems and problems to be solved when analyzing multi-dimensional large data with R programming. In the data collection process, we change the structure to collect and analyze multidimensional data in R programming, to get the help of packages, and present various solutions to the problem. These are problems that are encountered fairly frequently when analyzing and collecting data these days, which is a big data age, and can be helpful to analysts and processors that are often exposed to these problems. In order to improve the processing speed in the future, various parallel processing techniques need to be continuously studied.
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