2022년 2학기 방송통신대 빅데이터의이해와활용 중간과제물)빅데이터 데이터경제 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 사회 또는 경제의 변화를 파악 구글 Ngram Viewer를 이용하여 키워드(영어)3개

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2022년 2학기 방송통신대 빅데이터의이해와활용 중간과제물)빅데이터 데이터경제 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 사회 또는 경제의 변화를 파악 구글 Ngram Viewer를 이용하여 키워드(영어)3개-1페이지

2022년 2학기 방송통신대 빅데이터의이해와활용 중간과제물)빅데이터 데이터경제 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 사회 또는 경제의 변화를 파악 구글 Ngram Viewer를 이용하여 키워드(영어)3개-2페이지

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방송통신대 과제물 정보

개설학과	컴퓨터과학과	개설학년	4학년	교과목명	빅데이터의이해와활용
개설학과	통계데이터과학과	개설학년	2학년	교과목명	빅데이터의이해와활용
공통	(1) 다음을 정리하여 서술하시오(10점) ① 빅데이터 ② 데이터경제 (2) 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 사회 또는 경제의 변화를 파악하려고 한다. 비교가능한 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 그래프로 비교한 후, 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오(주제어 내 키워드는 의미있는 여러 개를 지정) (8점). (3) 다음을 기술하시오(12점). ① 구글 Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오. ② ①과 동일한 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 2004년 이후 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오. ③ ①의 결과와 ②의 결과를 연계해서 종합적으로 의미를 찾아 기술하시오.

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목차: (1) 다음을 정리하여 서술하시오(10점)
① 빅데이터 ② 데이터경제

(2) 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 사회 또는 경제의 변화를 파악하려고 한다. 비교가능한 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 그래프로 비교한 후, 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오(주제어 내 키워드는 의미있는 여러 개를 지정) (8점).

(3) 다음을 기술하시오(12점).
① 구글 Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
② ①과 동일한 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 2004년 이후 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
③ ①의 결과와 ②의 결과를 연계해서 종합적으로 의미를 찾아 기술하시오.

(4) 참고문헌

본문내용: (1) 다음을 정리하여 서술하시오.

① 빅데이터

빅데이터란, 데이터의 규모가 크고, 다양한 형태를 가지며, 생성-유통-소비의 순환이 매우 빠르게 일어나서 기존의 방식으로는 관리·분석하기 어려운 데이터로 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)의 3V로 정의된다. 3V는 2001년 분석회사 가트너(Gartner)의 레이니(Doung Laney)에 의해 정의된 속성이다. 최근에 3V에 더해 정확성(Veracity)과 가치(Value)의 2V를 추가하여 빅데이터를 정의하기도 한다. 빅데이터의 예로는 사회관계망서비스(SNS) 데이터, 로그 데이터, 검색 데이터, 유전체 데이터, 진료 데이터, 위치 데이터, 뉴스 데이터, 사진, 동영상, 센서 데이터 등이 있다. 최근에는 메타버스의 확산으로 메타버스에서 생성되는 다양한 데이터도 새로운 형태의 빅데이터가 될 수 있을 것이다.

규모(Volume)의 측면에서 빅데이터는 과거에는 상상하지도 못할 엄청난 양을 보여준다.
IDC(International Data Corporation)에 따르면, 데이터 생성 및 복제의 규모가 2012년 6.5 제타바이트, 2020년 64.2제타바이트에서 2025년에는 181제타바이트로 급증할 것으로 예상된다. 데이터의 규모는 높은 정확성과 세분화된 분석의 가능성을 높인다는 데 그 의의가 있다. 또한 데이터의 규모가 커질수록 의미 있는 머신러닝·딥러닝 모형을 작성할 수 있다. 따라서 빅데이터의 규모는 빅데이터의 가치를 얻기 위한 가장 기본적 속성이다.

다양성(Variety) 측면에서 보면, 빅데이터에서는 정형 데이터보다는 비정형 데이터의 비중이 훨씬 높다. IDC는 전 세계 데이터에서 비정형·반정형 데이터가 차지하는 비중이 80% 이상이 될 것으로 추정한다. 정형 데이터(structured data)는 엑셀 데이터처럼 정해진 규칙에 따라 값을 가진다. 기업에서 오래전부터 인사관리, 생산관리, 판매관리, 마케팅 등에서 행과 열의 형태로 다루었던 관계형 데이터베이스의 테이블 등이 그 예가 된다.

참고문헌: 이긍희 외, 빅데이터의이해와활용, 출판문화원, 2022.

자료평가

참고용으로 좋았습니다.
3708***
(2023.05.26 09:21:12)

무난한 글이다. 무난하고 무난
61175***
(2022.09.17 12:48:42)

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키워드 등을 태그 형태로 함께 포함하여 저장하는 과정을 거치게 된다. 그리고 웹페이지의 정보를 수집하는 과정은 각 페이지간의 링크정보를 수집하는 것도 포함한다. 이 과정에서 수집된 링크정보는 링크정보 데이터 베이스에 저장되어 나중에 웹 문맥정보를 이용해서 랭킹을 메기는데 활용된다. 따라서 본론에서는 컴퓨터에서 인터넷 검색엔진 구글과 다음, 네이버 등에 접속한 후 일정한 검색어로 검색을 해 본 후 여러 검색엔진의 검색 결과에서

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