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데이터 시각화. 인사이트.
https://www.erc.re.kr/webzine/vol33/sub24.jsp (데이터에서 콜레라 발생 원인을 찾다)
https://www.behance.net/gallery/100153201/Fossil-Fuels-Dataviz
https://informationisbeautiful.net/visualizations/methane-or-natural-gas-the-other-major-greenhouse-gas/
https://www.mapti
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Data Visualization
결과 영상을 MATLAB 의 image 함수를 사용하여 gray scale 로 생성한다.
ex)
figure(2);
imagesc(RF_data_final);
colormap(gray);truesize;
RF_data_uint = uint8(round(RF_data_final));
E. Data Storage
생성한 데이터를 “output_MATLAB.dat” 파일에 unsigned character 형식의
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데이터 분석 - NexR
┃ R Package System
┗━━━━━━━━━━─────────…
R언어가 데이터 분석분야에서 가장 강력한 Platform이 될수있었던 근거는 전세계 Data Scientist에 의해서 끊임없이 제공되는 분석Package임.
≪ 그 래
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Data Visualization
시각화 도구는 분석을 위한 방법으로 사람의 지각능력의 장점을 이용했습니다. 수치로 보여줄 수 없는 정보는 그림이 보여주는 경우가 자주 있습니다. 예를 들어 데이터의 선형 경향은 데이터의 분석테이블에서는 보기가 힘듭
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데이터의 양이 적다.
4. 빅데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)
5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
2) Bio Data mining
3) Spatial Data mining
4) 3D Visualization
6. 빅데이터의 영향과 전망
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데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5) 보고 및 가시화 (Reporting / Visualization)
4. 비즈니스 보고서 작성 단계
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data와 data visualization을 활용하여 완전히 새로운 분야인 Sports game을 출시함) 같이 완전히 새로운 제품을 출시하는 것으로, 새로운 비즈니스 기회를 포착할 수 있는 장점이 있으나 비용과 수익성에 대한 고려가 필요함
□ 어플리케이션 실행 전
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데이터로 시각화한 결과는 위와 같다. 미세먼지 농도는 울산(40), 여수(44), 제주(49) 순서로 낮게 나타나고 있고, 인천(71), 광주(65), 서울(64)의 순서로 높게 확인되고 있다.
5. 한스 로슬링의 Gapminder(www.gapminder.org)에 의한 국가별 GDP와 기대수명의
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데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석 기법
① 전통적인 통계적 방법(회귀분석, 판별분석)
② 의사결정나무(Decision Tree)
③ 신경망(Neural Networks)
④ 시각화(Data Visualization)
⑤
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Datamining
가. 정의
2. Data Mining 절차(수행과정)
가. Sampling/Selection
나. Cleaning/Preprocessing
다. Transformation/Exploration
라. Modeling
마. Reporting/Visualization
3. Data Mining 발견 규칙
가. Data Mining Architecture
나. 연관규칙(Association rules)
다. 분류규칙(Classif
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