Allen's 데이터 맛집

빅데이터 수집 기술은 현대 비즈니스 및 데이터 분석 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술들은 데이터 분석가들이 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움이 되는 핵심 도구들입니다. 이미지출처:https://news.samsungdisplay.com/22907 각 기술의 핵심 기능을 설명하면 다음과 같습니다 FTP (File Transfer Protocol): 서버와 클라이언트 간의 빠른 데이터 전송을 가능케 하는 TCP/IP 기반 프로토콜입니다. 주로 대용량 파일 전송에 사용되며, 빅데이터 세트의 공유나 전송에 사용됩니다. Open API: 서비스, 정보, 데이터 등 오픈된 정보로부터 API를 통해 실시간 데이터를 수집하는 기술입니다. 이는 다수의 함수로 구성된 API를 통해 시스템 간의 연동을 통해 실..

분석 문제를 정의하는 과정은 전체 데이터 분석 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 이는 분석가가 분석의 방향성과 목적을 명확히 이해하고 명시해야 함을 의미합니다. 분석 문제 정의: 고객 이탈률 예측 분석 문제 고객 이탈률을 예측하는 것은 기업이 직면한 중요한 과제입니다. 이탈률이란 고객이 서비스 또는 제품을 떠나는 비율을 의미합니다. 이를 통해 우리는 왜 고객들이 이탈하는지를 이해하고, 이를 최소화하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 목표 기업들의 목표는 고객 이탈을 예측하는 모델을 개발하여, 이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 식별하고 이들에게 맞춤형 전략을 제시하는 것입니다. 이를 통해 우리는 이익을 극대화하고 고객 만족도를 높일 수 있을 것입니다. 현상 데이터 분석가들은 최근 고객 이탈이..

Gartner의 Analytic Value Escalator는 기업이 데이터 분석 및 분석적 역량을 향상시키는 과정을 설명하는 프레임워크입니다. 이 모델은 기업이 데이터 활용에 있어서 단계별로 어떻게 가치를 창출하고 확장해 나갈 수 있는지를 보여줍니다. 아래는 Gartner's Analytic Value Escalator의 주요 단계에 대한 설명입니다. 이미지출처:https://www.flickr.com/photos/27772229@N07/8267855748 Descriptive Analytics (기술적 분석): 이 단계에서는 과거 데이터를 사용하여 사건에 대한 설명을 제공합니다. 이는 일반적으로 보고서 및 대시보드와 같은 시각화 도구를 통해 수행됩니다. Diagnostic Analytics (진단적 ..

하둡이란? 하둡(Hadoop)은 빅데이터 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크로, 대규모 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용됩니다. 하둡은 아파치(ASF) 소프트웨어 재단에서 개발된 것으로, 빅데이터 관리와 처리를 단순하고 확장 가능하게 만들어줍니다. 하둡의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다: HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS는 대용량 데이터를 저장하는데 사용되는 분산 파일 시스템입니다. 데이터를 여러 노드에 나눠 저장하고 관리하여 안정성과 복구 기능을 제공합니다. MapReduce: MapReduce는 빅데이터 처리를 위한 프로그래밍 모델로, 데이터를 분산 환경에서 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. 이 모델을 통해 데이터 처리 작업을 여러 노드로 분할하고 병렬로..