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(검색결과 약 40,703개 중 14페이지)
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| [데이터베이스] 데이터베이스의 개념과 유형 및 구성요소
목차
Ⅰ. 데이터베이스
1. 데이터베이스의 개념
1) 파일
2) 레코드
3) 필드
2. 전통적 파일과 데이터베이스
1) 파일처리방식의 문제점
(1) 자료의 중복
(2) 자료의 통합성 부족
(3) 자료와 프로그램의 상호종속성
(4) 자료에 대한 통제의 부족
2) 데이터베이스의 특징
(1) 저장적 측면
(2) 처리적 측면
Ⅱ. 데이터베이스의 구성요소와 유형
1. .. |
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| 빅데이터
분석보고서
[1] 빅데이터 개념
1. 빅데이터란 무엇인가
1빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 나타났다. 기존에는 단순한 대용량 데이터 자체를 의미했으나 최근에는 개념이 확대되고 있는 상태라 명확한 정의는 내려져 있지 않지만 기존의 방법으로 수집, 저장, 검색, 분석이 어려운 데이터 또는 이러한 데이터로부터 가치를 분석하는 기술 등까지 포괄하는 용어로 변.. |
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| [데이터베이스 모델] 관계 데이터베이스 모델과 계층 및 네트워크 데이터베이스 모형
목차
* 데이터베이스 모델
Ⅰ. 관계 데이터베이스 모델
1. 정규화
2. 관계 데이터 연산
Ⅱ. 계층 데이터베이스 모형
Ⅲ. 네트워크 데이터베이스 모형
데이터베이스 모델
DBMS에 의해 유지되는 데이터베이스의 논리적 구조는 데이터베이스에 접근하는 방법에 따라 관계형(relational model), 계층형(hierarchy mo.. |
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| Big Data(빅 데이터)
정의 및
개념
1. 빅 데이터의 정의 및 개념
빅 데이터라는 용어는 2011년 하반기에 해외 블로그나 저널로에서 사용하기 시작했다. 국내 또한 그 시기에 빅 데이터에 대해 관심을 갖기 시작하고 관련 기사들이 나오기 시작했다. 빅 데이터는 다양한 연구기관에서 정의를 내리고 있다. 맥킨지(McKinsey)는 빅 데이터를 ‘전통적인 데이터베이스 S/W를 통해 저장, 관리, 분석할 수 있는 .. |
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| “빅데이터”
개념,특징,기법
활용분야,효과
활용사례
문제점,개선방안
나의의견
[목차]
1. 빅데이터 개념
2. 빅데이터의 특징
3. 빅데이터 분석기법
4. 빅데이터 활용분야
5. 빅데이터의 효과분석
6. 빅데이터 활용사례 분석
(1) 월마트의 매출증가 사례
(2) 현대카드 이미지마케팅 활용사례
(3) SKT의 티맵 네비게이션 사례
(4) 메이저리그 활용사례
(5) 천재지변과 자연재해 대비
7. 빅데이터의 .. |
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| 본 자료는 경영정보시스템에서 중요하게 다루어지고 있는 빅데이터(BIG DATA)에 대해 설명한 자료로 빅데이터의 개념과 중요성 그리고 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황과
콘텐츠산업분야 빅데이터 활용 모델 등에 대해 상세하게 설명한 자료임
빅데이터 란
빅데이터의 중요성
빅데이터, 콘텐츠 사업과의 연계성
- 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황
- 빅데이터의 부상이 콘텐츠 산업에 갖는 의.. |
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| 차례
도큐먼트의 데이터 관리
01. 메모리에서 데이터관리
데이터 구조
MFC 컬렉션 클래스
02. 메모리 할당
03. 파일 입출력
CFile 클래스
CArchive 클래스
CFileDialog 클래스
Serialize
04. 레지스트리에 프로그램의 설정 저장
01. 메모리에서 데이터관리
01. 메모리에서 데이터관리
데이터 구조 : 배열
동일한 형식의 데이터 메모리 상의 연속된 공간에 저장하는 구조 int array[100]
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| 빅데이터의 윤리적 해석
[ 목차 ]
1. 빅데이터란 무엇인가
1-1. 빅데이터 개념분석
1-2. 빅데이터가 되기 위한 조건
1-3. 빅데이터의 3대 요소
1-4. 빅데이터의 특성및 효과
1-5. 빅데이터 활용 사례분석
(1) 2008년 미국 대통령 선거
(2) 대한민국 제19대 총선
(3) 아마존닷컴의 추천 상품 표시 / 구글 및 페이스북의 맞춤형 광고
(4) MLB (메이저 리그 베이스볼)의 머니볼 이론 및 데이터 야구
2. 빅데.. |
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| Ⅰ데이터마이닝 개요
1. 데이터마이닝이란
Mine 이란 의미는 채광하다 즉, 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸다라는 것이다. 즉, 데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 말할 수 있다.
2. 데이터마이닝의 출현배경
데이터마이닝 이라는 사상은 축적된 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼 .. |
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| 목 차
1. 빅 데이터란 무엇인가
2. 개념
3. 출현 배경
4. 특징
5. 빅 데이터 분석 기법
6. 활용사례 및 의의
7. 빅데이터의 양면성 및 결론
1. 빅 데이터란 무엇인가
빅 데이터 (Big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집·저장·관리·분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 다양한 종류의 .. |
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| 빅데이터
국내외 활용사례와 한계점 극복위한 보고서
1. 보고서 연구방향 및 연구배경
최근 TV와 신문, 인터넷 등 각종 매체에서 ‘빅 데이터’와 관련된 주제의 정보를 쉽게 접할 수 있다. 많은 매체들이 빅 데이터의 한계점은 간과한 체 이점과 가능성에만 집중하는 모습을 보였던 반면에 본조는 개인의 데이터와 프라이버시 보호, ‘빅 브라더’의 등장 등 부정적 측면과 한계점에 좀 더 집중하였다.
그.. |
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| 데이터베이스 내 데이터 환경
1. 제 1 환경 : 파일
데이터 베이스 관리 시스템이 이용되지 않는다. 대부분의 응용 프로그램은 개발 당시의 분석가와 프로그래머들이 설계해 놓은 독립된 데이터 파일들을 사용하고 있다.
- 특징
. 파일들은 간단하고 비교적 만들기 쉽다.
. 파일이 널리 확살될수록 중복이 많아지고 유지비용이 늘어난다.
. 일견 사소한 응용 프록램에 대한 변경이 다른 변화에 대한 연쇄작.. |
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| [데이터웨어하우징] 데이터웨어하우징의 개념(정의)과 구조, OLAP
목차
* 데이터웨어하우징
Ⅰ. 정의
가. 주체지향성
나. 통합성
다. 비휘발성
라. 시계열성
Ⅱ. 데이터웨어하우징의 구조
가. 데이터웨어하우징의 4개 층
나. 데이터웨어하우스의 구조
Ⅲ. OLAP: On Line Analytical Processing
가. OLAP 시스템 분석 - OLAP Server와 웨어하우스
나. 데이터웨어하우스 디자인과 다차원 데이터베이스.. |
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| 본 자료는 [데이터 분석을 이용한 게임사례]에 대해 소개한 자료로 유저 모델링- NCSOFT 사례, 유저 모델링 방법(행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석), 빅데이터 자동 열람 시스템-캔디크러쉬, QA의 게임 데이터 개발 참여-Line games, 고객 지표 분석 등에 대해 상세하게 서술한 자료임
1. 유저 모델링 - NCSOFT 사례
2. 유저 모델링 방법
3. 행위기반 클러스터링
4. 시퀀스 마이닝
5... |
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유저 모델링, NCSOFT 사례, 행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석, 캔디크러쉬, Line games, 활동 유저, 동시 접속자, 유저당 결제금액, 결제 유저당 결제금액, 데이터 카탈로그 |
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| [독후감] ‘빅 데이터가 만드는 세상’을 읽고
빅 데이터란 개념을 처음 들어 본 게 아니다. 학교 여러 교수님들 깨서도 강조를 하신바 있고 가끔씩 신문을 보다가 빅 데이터에 대한 기사가 있는 것도 보았고 오바마 미국 대통령도 대선전략으로 빅 데이터를 이용 한 바 있다는 사실을 이미 접한 상태였었다.
하지만 정작 빅 데이터가 구체적으로 무엇인지 그리고 어떤 유용한 점이 있는가에 대해서는 바쁘다.. |
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