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카테고리 : 레포트 > 자연과학계열 파일이름 :데이터과학개론 2024-2-중간.hwp 문서분량 : 13 page 등록인 : sunnyfanta 문서뷰어 : 
한글뷰어프로그램등록/수정일 : 24.09.12 / 24.10.04 구매평가 : 
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- 보고서설명
- - 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 명확하게 작성하였습니다.
- 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미를 상세하게 비교하고 각 유형의 데이터 종류를 기술하고 교재 외 다양한 사례를 제시하였습니다.
- 데이터 주도권을 지니기 위해 갖추어야 할 소양 5가지와 보다 집중적으로 갖추어야 할 소양 2가지를 선택하고 그 이유를 자세하게 기술하였습니다.
- 빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법 4가지를 상세하게 기술한 후, 이중 하나의 방법을 선택하여 직접 데이터를 수집하고 그 특징을 명확하게 기술하였습니다.
- 데이터 품질관 미흡 시 발생할 수 있는 문제들을 자세하게 서술하고, 데이터품질관리 미흡 문제와 관련하여 교재 외의 사례 3가지를 제시하였습니다.
- 과제물 지시사항에 따른 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.
- 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.
바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^
글자 모양(맑은고딕, 크기 11 pt, 줄간격 160%, 장평 100%, 자간 0%)
행복하세요~
- 본문일부/목차
- 목차
1. 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉜다.
1) 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
(1) 범주형 데이터 (2) 수치형 데이터
2) 범주형 데이터와 수치형 데이터는 각각 두 종류의 유형으로 나누어 볼 수 있는데, 이러한 분류에 따른 데이터의 종류를 기술하고 각 데이터의 사례를 제시하시오. (단, 교재 외의 사례를 제시할 것) (4점)
(1) 범주형 데이터
① 명목형 데이터와 교재 외 다양한 사례 ② 순서형 데이터와 교재 외 다양한 사례
(2) 수치형 데이터
① 이산형 데이터와 교재 외 다양한 사례 ② 연속형 데이터와 교재 외 다양한 사례
2. 빅데이터 시대에 접어들어 인공지능 등 첨단 기술의 발전이 가속화되는 상황에서 ‘데이터 주도권’이라는 개념이 강조되고 있다. 교재에서 제시한 데이터 주도권과 관련된 다섯 가지 소양 중 본인의 입장에서 보다 집중적으로 갖추어야할 분야는 어느 것(들)인지 선택하고 그 이유를 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)
1) 데이터 주도권을 지니기 위해 갖추어야 할 소양
① 이해력 ② 인문학적 소양 ③ 통찰력 ④ 윤리의식 ⑤ 유연성
2) 보다 집중적으로 갖추어야 할 소양
3. 빅데이터 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 데이터 수집 방법 네 가지를 기술하시오. (2점) 또한 제시한 네 가지 방법 중 한 가지 방법을 택하여 직접 데이터를 수집하고 수집된 데이터의 특징을 기술하시오. (4점)
1) 빅데이터 환경에서 효과적인 데이터 수집 방법
①검색 데이터를 수집하여 이용하는 방법 ②소셜네트워크서비스 데이터를 수집하여 이용하는 방법
③웹문서 데이터를 수집하여 이용하는 방법 ④공공데이터를 수집하여 이용하는 방법
2) 검색으로 수집한 데이터의 특징(네이버 데이터랩)
4. 데이터 품질관리의 미흡할 때 발생할 수 있는 문제에 대해 약술하고 이러한 문제가 발생한 (교재 외의) 실제 사례를 조사하여 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)
1) 데이터 품질관리 미흡 시 발생 문제
2) 데이터 품질관리 미흡 시 발생 문제 교재 외의 실제 사례 3가지
5. 참고문헌
본문일부
1. 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉜다.
1) 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오.
실증 연구에서 데이터는 핵심적인 역할을 담당한다. 연구자가 설정한 질문을 검증하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정이 필수적이며, 이는 자연과학과 사회과학을 비롯한 다양한 학문 분야에서 공통적으로 나타난다. 데이터는 보통 특정한 측정 과정을 통해 얻어지며, 이 과정은 정량적일 수도, 정성적일 수도 있다. 예를 들어, 신체 치수를 재는 것처럼 명확한 기준이 있는 정량적 측정이 존재하는가 하면, 설문조사 등을 통해 연구 대상의 특성을 정성적으로 평가하는 방식도 있다. 측정 방법에 따라 데이터를 분류할 수 있으며, 이 분류 체계는 정형 데이터의 유형을 결정짓는 중요한 기준이 된다.
(1) 범주형 데이터
범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 나눌 수 있다. 명목형 데이터는 관측치 간에 순서가 없는 데이터로, 단순히 어떤 특성을 분류하는 데 사용된다. 예를 들면, 우편번호, 인종 구분, 교과목 코드 등이 있다. 우편번호는 수치 형태로 표현되지만, 실제로는 단순히 지역을 구분하는 수단일 뿐이며, 수치 간의 크기 비교는 의미가 없다. 마찬가지로 인종 데이터는 다인종 사회에서 흔히 사용되며, 수치 형태로 나타낼 수 있지만 이는 단순한 구분을 위한 코드일 뿐이다. 교과목 코드나 질병 코드도 이와 유사하게 특정 항목을 구분하는 편의적 목적으로 수치화되거나 문자로 표시될 수 있다.
반면 순서형 데이터는 명목형 데이터와 달리 관측치 간에 순서가 있는 데이터다. 이는 명확한 수치적 비교는 어렵지만, 크기나 순서 비교가 가능하다. 대표적인 예로 학력 데이터와 리커트 척도가 있다. 학력 데이터는 중학교 졸업 이하, 고등학교 졸업, 대학교 졸업, 대학원 졸업과 같이 의미적 순서가 존재하는 범주로 나뉜다. 리커트 척도는 설문조사에서 자주 사용되며, 응답자가 특정 질문에 대해 어느 정도 동의하는지를 순서에 따라 표시할 수 있다. 예를 들어, 매우 동의함, 다소 동의함, 중립, 다소 반대함, 매우 반대함과 같은 응답 범주가 있다. 이 척도는 5점 척도가 일반적이지만, 3점이나 7점으로 조정할 수도 있다.
참고문헌
장영재·유찬우 『데이터과학개론』 KNOU Press, 2022.
https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=36044
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2004/01/06/2004010670373.html
https://www.donga.com/news/Politics/article/all/20040707/8080816/1
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