1. 빅데이터의 특징
① Volume (데이터의 크기) : 생성되는 모든 데이터를 수집
② Variety (데이터의 다양성) : 정형화된 데이터를 넘어, 텍스트, 오디오, 비디오 등 모든 유형의 데이터를 분석 대상
③ Velocity (데이터의 속도) : 두 가지 관점의 속도를 의미함.
→ 시험에서 각각의 정의를 물어보거나, 이 외의 것을 적어놓고 아닌 것을 찾는 형태가 나옴.
2. 빅데이터의 기능
① 빅데이터는 산업혁명의 석탄, 철에 비유된다 (혁명!)
② 빅데이터는 원유에 비유된다. (생산성 향상!)
③ 빅데이터는 렌즈에 비유된다. (산업 전방에 영향을 끼침!)
④ 빅데이터는 플랫폼에 비유된다. (공동 활용!)
→ 시험에서 플랫폼이 주요하다고 생각된다. 특히 공동활용 목적!, 페이스북! = 플랫폼 이런 형태로 알고 있음
문제 푸는데 수월함
3. 빅데이터의 본질적 변화
① 정보의 사전처리에서 사후처리 시대로
② 표본조사에서 전수조사로
③ 질보다 양으로
④ 인과관계에서 상관관계로
→ 시험에서 본직적인 변화를 바르게 연결한 것은? 잘못 연결한 것은? 형태로 물어보며, 특히 표본조사가 잘 나오는 것 같음.
그리고 구글의 자동 번역! 은 질보다 양에 해당함.
4. 빅데이터 활용 기법
| 종류 | 내용 | 예시 |
| 연관규칙 | 어떤 변수 간에 주목할만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법 | 마트에서 상관 관계가 높은 상품을 함께 진열 |
| 유형분석 | 사용자가 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가? 와 같은 문제를 해결하고자 할 때 사용 | 온라인 수강생들의 특성에 따라 분류 |
| 유전 알고리즘 | 최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야하는가? 와 같은 최적화의 매커니즘을 찾아가는 방법 |
연료 효율적인 차를 개발하기 위해 어떻게 원자재와 엔지니어링을 결합해야하는가? 응급실에서 의사를 어떻게 배치하는 것이 가장 효율적인가? |
| 기계학습 | 기존의 시청 기록을 바탕으로 시청자가 현재 보유한 영화 중에서 어떤 것을 가장 보고 싶어 할까 와 같은 문제를 해결할 때 사용. | 넷플릭스 영화 추천 |
| 회귀 분석 | 구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는가? 와 같은 질문에 답할 때 사용 분석자는 독립변수를 사용하여, 종속변수가 어떻게 변하는지를 보며 두 변수의 관계를 파악 |
|
| 감정 분석 | 새로운 환불 정책에 대한 고객의 평가는 어떠한가?를 알고 싶을 때 | "후기" 소셜 미디어에 나타난의견을 바탕으로 고객이 원하는 것을 찾아낼때 사용 |
| 소셜 네트워크 분석 | 영향력 있는 사람을 찾아낼 수 있느면, 고객들 간 소셜 커머스 관계를 파악할 수 있음. |
→ 시험에서 분석 기법의 사례를 보여주면서 알맞은 것을 물어보는 형태로 출제됨.
특히 감정 분석 / 소셜 네트워크 분석을 잘 구분해야 할 것임.
5. 빅데이터 시대의 위기 요인과 통제 방안
① 사생활 침해
- 위기 요인 : 2, 3차적 목적으로 활용하며, 사생활 침해를 넘어 사회 경제적 위협으로 변형될 수 있음.
- 통제 방안 : 정보 사용자에게 책임을 지움
② 책임 원칙의 훼손
- 위기 요인 : 범죄 예측 프로그램과 같이 분석 대상이 되는 사람들은 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성 증가.
- 통제 방안 : 기존의 책임원칙을 더 보강하고 강화
③ 데이터의 오용
- 위기 요인 : 예측이 항상 맞을 수는 없다.
- 통제 방안 : 알고리즈미스트의 역활 요구
※ 알고리즈미스트 : 데이터 분석 알고리즘으로 인해 피해를 입은 사람을 구제하는 전문가.
→ 시험에서 각 요인에 맞는 통제 방향을 찾는 형태로 출제됨.
ex ) 책임원칙의 훼손 - 정보 사용자에게 책임을 지움 은 틀린 것임!
사생활 침해 - 정보 제공자에게 책임을 지움 은 틀린 것! 의 형태임.
6. 빅데이터의 3요소
① 데이터 ②기술 ③인력
→ 시험에서 3요소로 바르게 짝지은 것은? 같은 형태로 출제됨.
7. 데이터 사이언스
- 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 방법.
- 통계학이 정형화된 실험 데이터를 분석 대상으로 하는 것에 비해 데이터 사이언스는 정형 또는 비정형을 막론하고
다양한 유형의 데이터를 대상으로 총체적 접근법을 사용한다는 것이 통계학과의 차이
→ 시험에서 데이터 사이언스에 대한 설명을 적고 단답형으로 답으로 요구하는 형태로 출제
또는 정의를 설명하고 데이터 사이언스를 찾는 형태로도 출제됨.
