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- 설윤 황보
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1 대중을위한빅데이터 CDS 를위한분석 ( 수 ) 2018 BI Conference 비아이매트릭스윤성웅수석컨설턴트 Copyright (c) BI MATRIX Co., Ltd All rights reserved.
2 생각의시작점 아는것과실행하는것은많은차이가있다. 하지만그이전에먼저 알아야 한다! 1
3 데이터분석가의종류및업무 IT 현업은데이터분석가가될수있을까? 서동진, Cloudera Data Science Workbench (CDSW) 를활용한데이터분석유즈케이스, cloudera SEOUL ( ) 2
4 시민과학자 (Citizen Scientist) 대중의힘 - 소의무게에대한대중적검증 * Citizen Scientist 의힘 다른관점다양한생각검증책임으로부터의자유 * 벌거벗은통계학 복잡한세상을꿰뚫는수학적통찰력, 찰스윌런지음 / 김명철옮김, 책읽는수요일 (2013) 3
5 CS 의제한사항 : Datafication 적절한분석이라도정성적분석을그냥놓아두면? - Domain knowledge 는쌓이지만 Data 화되지는않는다. From Sampling to Knowing From Clean to Messy From Cause to Correlation Big Data insights require Big Thinking 이윤모 R&D 센터장 (Begas), 데이터의시대, 고급분석을위한데이터사이언스플랫폼전략, BI MATRIX 세미나 ( ) 4
6 Lucy (2014) 5
7 Citizen Data Scientist Citizen Scientist 의힘 다른관점다양한생각검증책임으로부터의자유 CDS = Citizen + Data Scientist, 이상적형태 - 우리가알고있는 대중 에대한정의를되새겨볼필요가있다. CDS Citizen Scientist 와 Data Analyst or Data Scientist or Data Engineer - 자기분야의지식 (Domain knowledge) 을가지고있는사람 ( 현업또는현업에대해잘아는사람 ) 이면서 - 데이터과학 (Data science) 에대한 관심 이있고그분석 기법 에대해알고자하는사람 결국 CDS 는우리에게서먼개념인가, 쉽지않은일인가? 아니다!! 우리는원시인으로부터진화되어왔으며, 이는세대를이어온교육의힘이다. 기원전에는... 의학기술이존재했고심지어현재보다진보된것도있었다. 외계인이만든것? 100 년전에는... 여성들에게참정권이없던국가가많았다. 자각의부족또는계급의식? 10 년전에는... Neural Network 는데이터가없어불가능한학문적개념으로봤다. 빅데이터에대한인식부족? 빅데이터시대의도래는지식이나준비의문제가아니라시기와그인식에대한문제이다. 6
8 분석과예측의 Recursive Procedure 알고리즘 / 모델 분석 ( 모델링 ) 예측 ( 적용 / 검증 ) 분석결과데이터 알고리즘 * / 모델 * 분석 * 예측 * 분석결과데이터 * 알고리즘 ** / 모델 ** 분석 ** 예측 ** 7
9 이상적분석결과 8
10 실제의분석결과 DON T LET GO 9
11 인공지능기반의빅데이터분석모델 인공지능 = 예측? 통계분석모델에서도예측은가능하나, 현재 ( 까지 ) 의추세가미래에도계속된다는가정이필요함 미래의확률은과거의확률을기반으로할수밖에없다. ( 우리의현재데이터는엄밀히말해과거의데이터뿐 ) 과거의데이터로실험을하더라도실제상황과같도록실험을하는방법이있다. ( 미래데이터에대한내성측정 ) * 인공지능기반의알고리즘 ( 모델 ) 으로예측이가능하나, 다른기존기법에비해효과적인예측을할수있다는보장은없음 데이터의예측에적절한분석모델로통계분석 AND/OR 인공지능기반분석알고리즘을선택적용 인공지능 자가학습 ( 진화 )? 학습과검증과정을포함한다는측면에서자가학습적경향을가지고있음그러나이는단일알고리즘 ( 모델 ) 내부에서일어나는과정으로서, 인간과같은체계 (System) 상의자가학습과는다름특히자가학습을통하여모델이변화하는진화적알고리즘 ( 모델 ) 은직접적으로인공지능과관련되나, 현재는입력데이터의변경에따라학습및검증 ( 예측 ) 과정을다시적용하여고도화하는방식이사용됨 분석모델자체의변화와는비교적관계가적음 ( 분석알고리즘자체가변경되지는않음 ) * 문병로, 문병로교수의메트릭스튜디오, 김영사, p45,
12 정답의시대는지났다 통계적검증을기반으로한데이터위주의사고를요구하는시대 - 조건 : 충분한데이터가존재한다. (Information Theory) - 적용 : 빅데이터를다룰도구가존재하고, 이의결과에대한탐색적접근 (Exploratory Approach) 이허용된다. 이석진상무 (TIBCO Korea), 본질을꿰뚫어보는힘 TIBCO Insight Platform, cloudera SEOUL ( ) 11
13 CDS-oriented analytic process Data Model Go? View 12
14 CDS-oriented analytic process 의실제상황 Data Data Model Go? View Go? Model Data Go? View 13
15 CDS 를위한분석 concept 의제안 분석모델링의영역확장 - 분석자체는누구나시도해볼수있도록하자. - 분석에필요한데이터의입 / 출력, 분석과정과결과, 이에대한해석을일목요연하게제공하는솔루션을제공하자. 현업에게친숙한입력 / 출력과정정의 - 현업이요구하는분석모델의입력데이터형식에대한분석적검증절차 - 출력의모듈화 : 분석결과 ( 통계적검증량 ) + 시각화 (Graph 표현 ) + 분석결과로사용될데이터 ( 또다른데이터 ) 초급사용자를위한분석모델정의및제공 (Universal modeling) - 손쉬운접근 : 미리정의된노드로손쉬운분석모델링방법제공 - 간단한분석모델의조정 (Option / Parameter) : 분석모델자체의이해를용이하게함 고급분석가를위한분석모델의변화가능성탐구 - 기존 Script 기반의분석모델을바로사용할수있는도구제공 : R, Python - 분석모델간제한사항을지원하는인터페이스제공 : Class inclusion, model fusion ( 융합모델링 ) 지원 공유와협업에적절한분석도구 - 사용자권한기반의공유 / 협업모델 - 데이터및결과표현과직접연결되는분석 Architecture : DB 와 BI 간의 instant connection 을통한일괄화 14
16 분석모델 0 : 분석 Node 이용하기 시나리오 : R 의기본데이터셋인 iris 의데이터로 Neural Network 를이용하여종 (Species) 을분류해보자. 15
17 분석모델 0 : 분석 Node 이용하기 분류결과 16
18 분석모델 1 : 분석모델간결과비교하기 시나리오 : 과거데이터를이용하여다양한분석모델의결과를비교하기위하여저장한다. 17
19 분석모델 1 : 분석모델간결과비교하기 모델별분석결과 : AutoArima 18
20 분석모델 1 : 분석모델간결과비교하기 모델별분석결과 : Linear Regression ( 선형회귀분석 ) 19
21 분석모델 1 : 분석모델간결과비교하기 분석결과저장 20
22 분석모델 2 : 상품추천모델만들기 시나리오 : 1 단계 : 고객의상품구입정보로부터고객과상품간연관성을추출한다. (APRIORI 알고리즘 ) 2 단계 : 1 단계의연관도에따라고객에게적절한상품을추천한다. (Collaborative Filtering 알고리즘 ) 21
23 분석모델 2 : 상품추천모델만들기 분석결과 (APRIORI) 22
24 분석모델 2 : 상품추천모델만들기 분석결과 (Collaborative Filtering) 23
25 분석모델 3 : 이미지분석 시나리오 : 1 단계 : 제품을촬영한이미지를분석하여결함이있는경우와없는경우를분류할수있는기준 ( 분류모델 ) 을만든다. 2 단계 : 분류모델을적용하여실제이미지에서불량여부를판정한다. 24
26 분석모델 3 : 이미지분석 CNN (Convolutional Neural Network) : 이미지분류에특히유용하다고알려진 deep learning 알고리즘 25
27 분석과 BI 의융합 A 사수행사례 1. 기준값설정 (BI) 4. 분석결과확인 (BI) 2. 데이터목록생성 (i-stream) 3. 새로운변수값생성 (i-stream) 데이터저장 26
28 i-stream Cloud 서비스소개 분석도구의대중화를위한노력 27
29 Copyright (c) BI MATRIX Co., Ltd All rights reserved. 감사합니다
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솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
빅데이터_DAY key
Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
*금안1512-01-도비라및목차1~9
ISSN 1975-667 215. 12 215. 12 6 5 4 3 2 1 6 5 4 3 2 1 3 145 14 135 13 13 143. 14.7 1.4 9.2 1 7 45 4 35 41.4 85 76.9 76.8 3 7 8 75 125 4 4 1 25 8 6 4 2 2 15 1 5 15 15 36 35.3 36 14 13 12 11 14
유성감속기_K_170404
Precision Planetary Gearbox Precision Planetary Gearbox SAC Series SSS Series SSC Series SAS Series SSW Series SAW Series 02 SSS Series 6 ~ 11 SAS Series 12 ~ 17 SSW Series 18 ~ 23 SAW Series 24 ~ 29 SSC
歯박지원-구운몽.PDF
wwwnovel21com (c) Copyright Joeun Community All Rights Reserved ,,,,,,,,,,,, 1 2 ( ) ( ),,, ( ) ( ) ( ), ( ) ( ) ( ) " ( ) 3 ( ) " ( ) " ( ) ( ) ( ) " ( ) " ",,, ( ) ", ( ), 4 ( ), " ( ), () ",,,, 5 (
*금안14(10)01-도비라및목차1~12
ISSN 1975-667 21. 1 21. 1 3 1 8 6 2 1 8 6 2 15 1 13 12 11 1 15 12 9 6 3 36 32 28 2 75 85 83 81 79 77 5 1 8 6 1 8 6 1 8 25 2 2 2 6 15 1 2-2 5-5 3 2 3 2 1 1-1 -1-2 -2 6 1 13 12 1 8 6 16 12 2.
KD2002-27-02.hwp
개인의 지식창출시스템 구축을 위한 개념화 모델 16) 요 약 정보의 홍수를 이루고 있는 지식 정보사회에서 자신에게 가장 적합한 정보를 신속하게 받아들이 고, 이를 유의미한 지식으로 변형하여 적절한 상황에 활용할 수 있는 지식창출 능력은 매우 중요하 다. 현재까지 지식의 속성이나 인지활동은 여러 학자들에 의해 다양한 접근방법으로 연구되어 왔으 나, 이러한 연구들을
R을 이용한 텍스트 감정분석
R Data Analyst / ( ) / kim@mindscale.kr (kim@mindscale.kr) / ( ) ( ) Analytic Director R ( ) / / 3/45 4/45 R? 1. : / 2. : ggplot2 / Web 3. : slidify 4. : 5. Matlab / Python -> R Interactive Plots. 5/45
Intra_DW_Ch4.PDF
The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
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I. 문서표준 1. 문서일반 (HY중고딕 11pt) 1-1. 파일명명체계 1-2. 문서등록정보 2. 표지표준 3. 개정이력표준 4. 목차표준 4-1. 목차슬라이드구성 4-2. 간지슬라이드구성 5. 일반표준 5-1. 번호매기기구성 5-2. 텍스트박스구성 5-3. 테이블구성 5-4. 칼라테이블구성 6. 적용예제 Machine Learning Credit Scoring
*금안 도비라및목차1~17
ISSN 1975-667 216. 6 금융안정보고서 216. 6 6 5 4 3 2 1 6 5 4 3 2 1 3 15 145 14 135 13 13 1 125 4 7 1 1 2 1 5 5 5 2 4 4 4 18 3 3 3 16 2 2 45 4 35 14 12 37.7 36.9.7-1.5 3-1 3 2 1 4 25 2 15 1 5-5
..........(......).hwp
START START 질문을 통해 우선순위를 결정 의사결정자가 질문에 답함 모형데이터 입력 목표계획법 자료 목표계획법 모형에 의한 해의 도출과 득실/확률 분석 END 목표계획법 산출결과 결과를 의사 결정자에게 제공 의사결정자가 결과를 검토하여 만족여부를 대답 의사결정자에게 만족하는가? Yes END No 목표계획법 수정 자료 개선을 위한 선택의 여지가 있는지
Chap 6: Graphs
5. 작업네트워크 (Activity Networks) 작업 (Activity) 부분프로젝트 (divide and conquer) 각각의작업들이완료되어야전체프로젝트가성공적으로완료 두가지종류의네트워크 Activity on Vertex (AOV) Networks Activity on Edge (AOE) Networks 6 장. 그래프 (Page 1) 5.1 AOV
<4D6963726F736F667420576F7264202D20C3D6BDC52049435420C0CCBDB4202D20BAB9BBE7BABB>
최신 ICT 이슈 최신 ICT 이슈 알파고의 심층강화학습을 뒷받침한 H/W 와 S/W 환경의 진화 * 알파고의 놀라운 점은 바둑의 기본규칙조차 입력하지 않았지만 승리 방식을 스스로 알아 냈다는 것이며, 알파고의 핵심기술인 심층강화학습이 급속도로 발전한 배경에는 하드웨 어의 진화와 함께 오픈소스화를 통해 발전하는 AI 관련 소프트웨어들이 자리하고 있음 2014
第 1 節 組 織 11 第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 項 大 檢 察 廳 第 1 節 組 대검찰청은 대법원에 대응하여 수도인 서울에 위치 한다(검찰청법 제2조,제3조,대검찰청의 위치와 각급 검찰청의명칭및위치에관한규정 제2조). 대검찰청에 검찰총장,대
第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 節 組 織 11 第 1 章 檢 察 의 組 織 人 事 制 度 등 第 1 項 大 檢 察 廳 第 1 節 組 대검찰청은 대법원에 대응하여 수도인 서울에 위치 한다(검찰청법 제2조,제3조,대검찰청의 위치와 각급 검찰청의명칭및위치에관한규정 제2조). 대검찰청에 검찰총장,대검찰청 차장검사,대검찰청 검사,검찰연구관,부
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ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
ETOS Series 사용설명서
Programmable Gateway System ETOS - DPS (Profibus DP Slave To Serial) ETOS DPS AC&T System Co., Ltd. 2005-12-12 AC&T System Copyright 2000~2004. All rights reserved. AC&T System 1 1. 1.1. ETOS-DPS 1.1.1.
Data Industry White Paper
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM
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조사연구 권 호 연구논문 한국노동패널조사자료의분석을위한패널가중치산출및사용방안사례연구 A Case Study on Construction and Use of Longitudinal Weights for Korea Labor Income Panel Survey 2)3) a) b) 조사연구 주제어 패널조사 횡단면가중치 종단면가중치 선형혼합모형 일반화선형혼 합모형
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Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Monolithic Architecture Reusable Services New Service Service Consumer Wrapped Service Composite
2017 1
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 1 1 2 3 Interview 1 4 1 3 2017IT 4 20161 4 2017 4 * 22 2017 4 Cyber Physical SystemsCPS 1 GEGE CPS CPS Industrial internet, IoT GE GE Imagination at Work2012
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64회 SHRM-수정3
Keynote Speakers JIM COLLINS CONDOLEEZZA RICE TOM BROKAW MALCOLM GLADWELL About SHRM Conference 2011 SHRM Trend Review 2012 SHRM Key Issue Strategic HRM Healthy Organization Culture HRD 2 2012 SHRM HR
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01 2015년도 공단의 이모저모 소식을 전해드려요~ 구로구시설관리공단 구로구시설관리공단 제5대 김완호이사장 취임 구로구시설관리공단 제5대 김완호 신임 이사장이 2015.11.02(월) 취임하였습니다. 취임식에서 소통, 배려, 화합의 구정 방침과 공기업의 경영목표인 공익성과 기업성 양면의 조화로운 경영을 위해 모든 분야의 3% 업그레이드, 3% 절약, 경영환경의
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115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 300,000 2015 1 15 2014 12 31 2013 20,000 2015 9 30 80,000 2014 12 31 400,000 132 133 134 135 136 2014 2013 475,880,057,649,056 448,615,377,885,269
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사회통계포럼
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³»Áö_1È£_0107L
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에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -
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THE TEACHINGS OF DON JUAN: A Yaqui Way of Knowledge by Carlos Castaneda Copyright 1969 by the Regents of the University of California Copyright Renewed 1996 by Carlos Castaneda Author Commentary 1998 by
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THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2015 Nov.; 26(11), 985991. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2015.26.11.985 ISSN 1226-3133 (Print)ISSN 2288-226X (Online) Analysis
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산업안전보건분야 연구수요조사분석 2003. 5 한국산업안전공단 산업안전보건연구원 제 출 문 한국산업안전공단 이사장 귀하 본 보고서를 2002 년도 공단 연구사업계획에 따라 수행한 산 업안전보건연구수요조사- 산업안전보건연구의 우선순위설정 과제의 최종보고서로 제출합니다. 2003년 5월 연구기관 : 산업안전보건연구원 안전경영정책연구실 정책조사연구팀 연구책임자 :
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19,.,. / Copyright 2004 by BookCosmos. All Rights Reserved. Summarized with the Permission from Publisher. ( ).,. 19 / 2005 1 / 384 / 11,000 -, - - - - - - - - -, - - - - - - - S ho rt S umma ry. ' ' '
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THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2015 Aug.; 26(8), 710717. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2015.26.8.710 ISSN 1226-3133 (Print)ISSN 2288-226X (Online) RF ESPAR
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( ).. Copyright 2005 by BookCosmos. All Rights Reserved. Summarized with the Permission from Publisher. ( ).,. ( ) / / 2005 9 / 275 / 9,800 -., -. ARD. Herder, ( ). ( ),.. S ho rt S umma ry 1993 6, 5..
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Cloud 컴퓨팅기반분산파일시스템개요 개발실 UPDATE : 2012. 11 18 INDEX 1. 가용성 2. 확장성 3. PrismFS 4. Q&A 2 가용성 3 Gmail 장애 2011년 2월 27일 34000명의 Gmail 사용자들이일어나보니메일, 주소록, 채팅기록등이사라진것을발견 2011년 2월 28일 스토리지소프트웨어업데이트를진행하는중 Bug로인해발생했다고공지
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4 꼬부랑 이라는 말이 재미있습니다. 5같은 말이 반복이 되어서 지루합니다. 4 꼬부랑 은 굽은 모양을 재미있게 흉내 낸 말입니다. 꼬부랑 을 빼고 읽는 것보다 넣어서 읽 으면 할머니와 엿가락, 강아지의 느낌이 좀 더 실감 나서 재미가 있습니다. 국어2(예습) / 1.
2016년 1월 2학년 시간표 < > 1주차_[국어] 국어1(예습) / 1. 아, 재미있구나! / 01월 04일 3. 다음은 꼬부랑 을 넣은 것과 뺀 것입니다. 그 느낌을 설명한 것으로 알맞지 않은 것은 무엇입 니까? 1에서 꼬부랑 할머니 는 허리가 굽은 할머니의 모습이 떠오릅니다. 2에서 꼬부랑 고갯길 은 그냥 고갯길 보다 더 많이 굽은 고갯길 같습니다.
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주간기술동향 2016. 2. 24. 최신 ICT 이슈 인공지능 바둑 프로그램 경쟁, 구글이 페이스북에 리드 * 바둑은 경우의 수가 많아 컴퓨터가 인간을 넘어서기 어려움을 보여주는 사례로 꼽혀 왔 으며, 바로 그런 이유로 인공지능 개발에 매진하는 구글과 페이스북은 바둑 프로그램 개 발 경쟁을 벌여 왔으며, 프로 9 단에 도전장을 낸 구글이 일단 한발 앞서 가는
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어렵다. 1997년우리나라 50대그룹 (586개기업 ) 에근무하는 110,096 명의과장급이상관리 - 1 - - 2 - - 3 - 행정및경영관리자 (02) 중에서경영관리자에해당되는부문이라고할수있다. 경영관리자는더세부적으로는기업고위임원 (021), 생산부서관리자 (022), 기타부서관리자 (023) 등으로세분류할수있다 (< 참고-1> 참조 ). 임원-부장-과장
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1)2) 1 2 3 4 수업전활동 수업중활동 수업후활동 5 년도 / 학기 학수번호 교과목명 교강사명 개요 / 진행 6 7 8 9 인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비 10 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 11 자체평가에따른잘한점
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1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)
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