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문제 정의
- 가치가 가장 주목을 받고 있는 이유를 4가지 관점에서 살펴보자. 첫째, 빅데이터의 활용성과와 가치창출 여부가 기업의 미래 생존을 좌우할 핵심 요소로 부상하고 있다.
- 데이터 빈 개수를 3개로 고정하고, 동일 너비 묶음법과 동일 개수 묶음법이 어떤 차이를 보이는지 살펴보자.
- 본 논문에서는 빅데이터 시각화와 관련된 문제들을 살펴보고 이를 극복하기 위한 기존 방법들을 소개한다. 또한, 새로운 방법을 제시한다.
- 본 논문에서는 빅데이터 분석 시각화시에 발생할 수 있는 문제들을 살펴보고 각 문제들을 해결 하기 위한 방법을 조사 정리하였다. 빅 데이터 분석 결과 데이터의 데이터 포인트가 수백만에 이를때, 데이터 포인트를 그루핑하기 위한 여러 가지 데이터 비닝 방법을 살펴보았고, 동일한 빈에 포함된 데이터의 분포 정보를 제시할 수 있는 박스플롯 방법도 정리해 보았다.
- 본 논문에서는 빅데이터 시각화와 관련된 문제들을 살펴보고 이를 극복하기 위한 기존 방법들을 소개한다. 또한, 새로운 방법을 제시한다.
- 본 절에서는 데이터 포인트를 적절하게 축소하기 위한 방법을 대해서 다룬다.
- 본 절에서는 필드 특성에 따라 분석 방법과 시각화 방법을 가이드하는 시각화 처리 절차를 제시한다. 시각화 처리 단계는 데이터 탐색, 분석도구 제시, 샘플 데이터 분석, 데이터 분석, 시각화 단계를 거친다.
- 데이터 탐색단계: 이 단계에서 사용자는 분석할 데이터를 탐색한다. 사용자의 탐색 단계를 지원하기 위해서 사용자가 선택한 데이터의 특성을 요약하여 제시한다. 데이터 요약기가 사용자가 선택한 데이터에서 데이터 요약정보를 추출한다.
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