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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.2, 2019년, pp.151 - 159
As the era of big data, which is the foundation of the fourth industry, has come, most related industries are developing related solutions focusing on the technologies of data storage, statistical analysis and visualization. However, for the diffusion of bigdata technology, it is necessary to develo...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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모델분석은 무엇인가? | 요약분석은 적절한 변수(속성)들을 선택하여 비교적 단순하게원하는 결과를 얻을 수 있고 복잡한 사고과정을 필요로하지 않는다. 반면에 모델분석은 기계학습(machinelearning) 기술을 활용하여 방대한 데이터에 숨어 있는 고품질의 패턴(모델)을 추출하는 것으로서, 창의적 사고과정을 요구하는 한층 고도화된 작업이다. 좀 더 구체적으로 모델분석은 빅데이터 자체를 간단히 설명하기 위한설명모델(description model)과 클래스 및 수치 값을 예측하는 예측모델(prediction model)을 만드는 작업을 포괄한다. | |
시민 데이터과학자가 수행하는 것은 무엇인가? | 시민 데이터과학자는 고수준의 데이터과학에 대한 지식 없이, 사용하기 쉬운 자동화된 빅데이터 도구 및 기술의 도움으로 예측과 같은 고수준의 데이터 분석과 비즈니스 모델을 만드는 역할을 수행한다. 여기서 자동화된 예측분석 서비스란 데이터 소유자가 데이터를 업로드하고 최소한의 데이터 과학 지식으로 예측 또는 설명 모델을 신속하게 구축 할 수 있게 해주는 서비스를 의미한다. | |
현재 대부분의 빅데이터 플랫폼들은 요약분석에 초점을 맞추었는데 어떻게 진행되고 있는가? | 현재 대부분의 빅데이터 플랫폼들은 요약분석에 초점이 맞춰져있다. 즉, 대용량 데이터에 대한 저장, 통계분석및 시각화 기술 중심으로 관련 솔루션들이 개발되고 있다. 하지만 대부분의 업체에서 활용하고 있는 요약분석및 시각화 기술은 실제 부가가치가 크지 않다. |
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