1. 정성 정량 데이터

  2. 암묵지 형식지 상호작용

    공표연내 → 공표였네!?

  3. count : 수치 + 문자형 STDDEV : 분산

  4. 데이터 마스킹 : 새롭고 읽기 쉬운 데이터를 익명으로 생성

  5. 비정형 데이터의 설명

    비정형 데이터 :

    반정형 데이터 : 데이터 내부에 매타 데이터를 갖고 있으며 일반적으로 파일형태 저장

    정형 데이터 :

  6. 표출화의 정의

    개인의 경험을 객관적인 데이터로 저장 가공 분석

  7. DIKW 피라미드

  8. DIKW 피라미드에서 지식의 예시

    상호 연결된 정보패턴을 이해하여 이를 토대로 예측하는 것.

  9. Cinematch 시스템 - 넷플릭스

    월마트 → 월마트랩

  10. 메타데이터, 인덱스 설명

  11. 데이터 웨어하우스의 특성

    1. 주제 지향성
    2. 데이터 통합
    3. 데이터 시계열성
    4. 비휘발성

  12. 데이터 마이닝의 정의

    데이터 마이닝 : 대용량 데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 사용

    딥러닝 : 다층 구조 형태의 신경망을 바탕으로하는 머신러닝의 한 분야

    OLAP : 다차원 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 기술

    BI : 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구

    BA : 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법

  13. 산업별 분석 애플리케이션 : 트레이딩, 공급/수요 예측 → 에너지

  14. CRM(고객 관계 관리) 설명

  15. ERP(Enterprise Resource Planning) 설명

  16. 사회 기반 구조로서의 데이터베이스 설명

  17. DIKW 단계 ( 정보 지식 지혜 )

  18. 하둡

  19. 빅데이터 활용 3요소 : 데이터 기술 인력 ( 데기인 )