(데이터과학개론) 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오

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(데이터과학개론) 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론

1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.
1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.
(1) 데이터에 대한 사전적 정의
(2) 데이터에 대한 어원적 정의
2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
(1) 정형 데이터의 의미
(2) 비정형 데이터의 의미
(3) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미 비교
가. 구조와 형식의 차이
나. 저장 및 처리 방식의 차이
다. 정보 활용과 인사이트 도출의 차이
3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제 시하시오. (2점)
(1) 범주형 데이터의 두 가지 분류
가. 명목형 데이터
나. 순서형 데이터
(2) 각 데이터의 사례
가. 명목형 데이터의 사례
나. 순서형 데이터

2. 교재에서 제시한 ‘데이터 주도권’의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에 서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오.
1) 데이터 주도권의 의미
2) 필요하다고 생각하는 소양
(1) 데이터 이해력
(2) 윤리의식

3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오.
1) 데이터품질의 의미
2) 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대한 사례
(1) 사례1
(2) 사례2
(3) 사례3

4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술(2점)하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사 례를 조사하여 비교하고 기술(4점)하시오
1) 데이터 시각화의 의미
2) 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례
3) 데이터시각화가 성공적으로 이루어지지 못한 사례

Ⅲ. 결론

참고문헌

본문내용

훈을 남긴다. 결국 품질이 낮은 데이터는 전략적 오류를 낳고, 기업의 경쟁력을 약화시키는 원인이 된다.
4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터 시각화의 의미를 약술(2점)하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사 례를 조사하여 비교하고 기술(4점)하시오
1) 데이터 시각화의 의미
데이터 시각화는 숫자나 텍스트로 구성된 복잡한 정보를 시각적 형태로 변환하여 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는 표현 방식으로, 정보의 흐름과 구조를 명확하게 드러내는 역할을 한다. 이는 단순히 데이터를 보기 좋게 꾸미는 것이 아니라, 핵심 메시지를 효과적으로 전달하고 분석 결과를 빠르게 공유하기 위한 전략적 도구다. 시각화는 인간의 시각적 인지 능력을 활용해 데이터 간의 관계, 추세, 이상값 등을 한눈에 파악하게 해주며, 의사결정 속도를 높이고 오류를 줄이는 데 기여한다. 특히 복잡한 데이터일수록 시각화를 통해 핵심을 요약하고, 다양한 이해관계자들이 동일한 인식을 갖도록 돕는 것이 중요하다. 데이터 시각화는 보고서, 대시보드, 프레젠테이션 등 다양한 형태로 활용되며, 정보 설계와 커뮤니케이션 능력까지 포함하는 복합적 역량이다. 디지털 시대에는 실시간 시각화와 상호작용형 그래픽이 가능해져, 사용자 중심의 데이터 탐색이 더욱 강화되고 있다. 결국 데이터 시각화는 단순한 시각적 표현을 넘어서, 사고를 확장하고 통찰을 이끌어내는 정보 전달의 핵심 수단이다. 데이터를 보는 방식이 바뀌면, 문제를 해결하는 방식도 달라진다.
2) 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례 - 뉴욕시 교통국의 Vision Zero 대시보드 사례 뉴욕시 교통국은 교통사고를 줄이기 위한 ‘Vision Zero’ 정책을 추진하면서, 사고 데이터를 시민에게 투명하게 공개하는 대시보드를 구축했다. 이 시각화 플랫폼은 시간대별, 지역별, 사고 유형별 데이터를 지도와 그래프 형태로 제공하여 시민과 정책 담당자가 교통 안전 문제를 직관적으로 이해할 수 있도록 했다. 예를 들어 특정 지역에서 보행자 사고가 집중되는 시간대를 시각적으로 표시함으로써, 교통 신호 조정이나 순찰 강화 같은 대응이 가능해졌다. 데이터는 단순히 나열되지 않고, 사용자 맞춤형 필터와 인터랙티브 기능을 통해 누구나 원하는 정보를 쉽게 탐색할 수 있도록 설계되었다. 이 시각화는 정책 수립뿐 아니라 시민 참여를 유도하는 데도 효과적이었으며, 교통 안전에 대한 인식을 높이는 데 기여했다. 특히 시각화된 데이터는 언론 보도와 교육 자료로도 활용되어, 도시 전체의 교통 문화 개선에 영향을 미쳤다. 복잡한 사고 통계를 시각적으로 정리함으로써, 문제의 원인을 명확히 파악하고 해결책을 설계하는 기반이 마련되었다. Vision Zero 대시보드는 데이터 시각화가 도시 문제 해결에 어떻게 실질적인 도구로 작용할 수 있는지를 보여주는 사례다. 결국 이 사례는 시각화가 단순한 분석을 넘어, 시민과 행정이 함께 움직이는 연결 고리가 될 수 있음을 입증했다.
3) 데이터시각화가 성공적으로 이루어지지 못한 사례 - 미국 범죄율을 버블 차트로 표현한 사례 미국 각 주의 강력범죄와 재산범죄 비율을 시각화한 버블 차트는 정보 전달의 혼란을 초래한 사례로 지적된다. 이 차트는 x축과 y축에 각각 범죄 유형을 배치하고, 원의 크기로 범죄 비율을 표현했지만, 항목이 많아 버블이 겹치고 크기 차이가 미세해 시각적으로 구분하기 어려웠다. 특히 원의 크기가 비슷하거나 겹쳐질 경우, 어떤 주가 더 위험한지를 직관적으로 판단하기 힘들어 시각화의 목적을 상실하게 된다. 필터 기능이나 범주별 분할 없이 모든 데이터를 한 화면에 담은 결과, 사용자 경험이 저하되고 핵심 인사이트 도출이 어려워졌다. 이 사례는 시각화에서 가독성과 정보 선택이 얼마나 중요한지를 보여주며, 단일 차트에 과도한 정보를 담는 것이 오히려 해석을 방해할 수 있다는 점을 강조한다. 범죄율처럼 민감하고 복잡한 데이터를 다룰 때는 시각적 명확성과 단계적 탐색이 필수적이다. 결국 이 버블 차트는 시각화의 목적이 ‘보여주는 것’이 아니라 ‘이해시키는 것’임을 간과한 실패 사례다. 데이터 시각화는 정보의 양보다 전달 방식이 핵심이라는 사실을 다시금 일깨워준다. 시각적 혼란은 데이터의 신뢰도까지 떨어뜨릴 수 있다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 데이터에 대한 다음 질문에 서술해 보았다. 모든 데이터는 스스로 가치를 지니는 것과 더불어 데이터베이스로 조직화된 상태에서는 데이터베이스로서의 고유한 가치를 지니게 된다. ‘데이터베이스’는 “텍스트, 부호, 이미지, 영상 등으로 만들어진 데이터나 콘텐츠를 체계적이거나 조직적인 방법으로 생산 및 수집·축적하여 검색·이용할 수 있도록 구축한 것”을 말하는데,「저작권법」제2조 제19호에서는 “소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물로서 개별적으로 그 소재에 접근하거나 그 소재를 검색할 수 있도록 한 것을 말한다”고 규정하고 있다. 이러한 데이터베이스의 가치는 데이터의 양에 따라 좌우되기는 하나 많은 데이터로 이루어진 데이터베이스가 반드시 더 많은 가치를 창출하는 것은 아니라고 한다. 데이터베이스를 구성하는 데이터가 신뢰성과 타당성을 보유하고 있어야 하며, 데이터베이스가수요자에게 공급되는 과정에서 분할 또는 결합됨으로써 그 가치가 증대되기도 한다.
참고문헌
장영재(2022). 데이터과학개론. 한국방송통신대학교 출판문화원.
김수정, “빅데이터, 데이터 소유권, 데이터 경제”, 「민사법학」 제96호, 2021.
과학기술정보통신부·한국데이터산업진흥원, 「2023 데이터산업 현황조사 보고서」, 2024.
선지원, “데이터의 안전한 공유를 위한 법적 고찰”, 「경제규제와 법」, 제15권제1호, 2022.
김동완. (2013). “빅데이터의 분야별 활용사례.” 동아대학교 경영문제연구소 경영논총, 제34집.
김우현, 2013, 비정형데이터에서 개인정보 제공에 대한 사용자 행동 의도에 관한 연구.
김종찬, 이준혁, 김갑조, 박상성, & 장동식. (2014). 데이터 공학: 특허 키워드 시계열 분석을 통한 부상 기술 예측. 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학.

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데이터과학개론,   데이터,   정형 데이터,   데이터주도권,   데이터품질,   빅데이터