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 국내 빅데이터 활용 사례 신한은행- 코드나인 고객의 성별, 연령, 소득, 지역 등을 뛰어넘어 고객의 소비 퍁컨과 트렌드의 흐름 분석, 비슷한 소비 패턴을 공유하는 집단을 남/여 각각 9개 그룹으로 분류한 고객 중심의 상품개발 체계 소비패턴 분석을 통해 남/ 여 각각 9개의 트렌드 코드를 보다 세분화해 업종을 재분류 고객의 최신 요구를 반영하고자 하는 마이크로 트렌드 산출 과거 이용 패턴으로 파악하기 힘든 것들을 SNS나 언론 기사 및 소비 트렌드 발표 자료 등을 통해 신속히 수집 요구가 높은 코드를 분석하여 신상품, 서비스 개발시 최대한 반영 엔씨소프트 - 게임 데이터 센터 국내 유일하게 자체 게임 데이터 센터 운영 원시 데이터 수집부터 의미 있는 정보로 시각화하기까지의 프로세스 책임 게임 개발과 비즈니스 영역을 접목해 데이터를.. 2023. 7. 23.
빅데이터 분석 프로세스 데이터 분석 프로세스 5단계: 문제 정의 > 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 데이터 모델링 > 시각화 및 결론 도출 문제 정의 : 가장 중요한 부분 분석하고자 하는 분야 이해 해결해야 하는 문제를 객관적이고 구체적으로 명시 프로젝트 설계에서 문제 정의가 제대로 선행되지 않으면 최종 단계에서 큰 문제가 발생할 수 있음 데이터 수집 분석에 필요한 데이터 조건을 정의 데이터 소재를 파악하고 확보하는 작업 -크롤링 : 뉴스, 블로그, 소셜 네트워크, 카페 등 인터넷 상에 존재하는 웹 문서의 데이터 수집, 상업적 사용시 저작권 문제 현재에는 공개된 데이터가 많아서 중요도가 떨어짐 - Open API : 공급운영주체가 데이터와 정보를 제공하기 위해 개발자와 사용자에게 오픈하는 것, 공개 API - Log Aggr.. 2023. 7. 23.
MVC 패턴 경로 설정 .jsp라서 servletExample까지는 필요x "subject/subjectSearchSuccess.jsp" servlet을 불러올때 프로젝트명부터 "/servletExample/subjectDelete" MVC 패턴: 모델, 뷰, 컨트롤러 구분 작업 분리, 결합도를 최소화, 유지보수 높이고, 개발자들이 각각 맡은 영역에만 집중할 수 있게 해서 개발의 효율성을 극대화할 수 있는 장점이 있다. 사용자의 입력을 받아서, 처리를 하고 결과를 다시 사용자에게 표시하기 위한 최적화된 설계 뷰: 클라이언트와 서버 간의 인터페이스 역할을 하는 영역, 화면 구성을 담당 (HTML, CSS, JSP를 사용하여 구현) 컨트롤러: 뷰와 모델을 연결하는 중계 역할, 클라이언트가 전달한 파라미터를 추출하여 모델.. 2023. 7. 17.
EL, JSTL EL에서 객체에 접근 ${.} 형식 사용 처리과정 을 로 변환 이 null이면 null을 리턴 이 null이 아닐 경우 를 로 변환(가 null이면 null을 리턴) 이 Map, List, 배열인 경우 이 다른 객체이면 표현언어의 주요 기능 기존 표현식보다 편리하게 값을 출력 JSP의 4가지 기본 객체가 제공하는 영역의 속성 사용 집합 객체에 대한 접근 방법 제공 수치 연산, 관계 연산, 논리 연산자 제공 자바 클래스 메서드 호출 기능 제공 표현 언어만의 기본 객체 제공 스크립트 요소(스크립트릿, 표현식, 선언부)를 제외한 나머지 부분에서 사용 관련있는 태그들끼리 묶어놓은 단위: 태그 라이브러리 액션태그는 JSP에서 XML유형의 태그 사용, 특별한 동작 기능 수행 액션태그와 커스텀 태그 모두 XML 태그.. 2023. 7. 14.
JSP ResultSet: 특정 SQL 문장을 처리한 결과를 담고 있는 영역 rs ResultSet 타입 웹 구조: 웹 브라우저가 있는 클라이언트가 자료를 요청(request), 서버는 요청에 응답(response) 웹 서버는 HTTP를 사용하여 클라이언트에 응답 여러명의 사용자가 동일한 페이지를 요청하여 같은 애플리케이션 프로그램을 처리할 때 1 개의 프로세스만을 할당하고, 사용자의 요청을 쓰레드(Thread) 방식으로 처리 메모리 사용량 및 프로세스 관리 부하 감소로 전체적인 처리량 높음 서블릿(servlet): 순수하게 자바를 사용하여 웹 페이지를 동적으로 생성하는 서버 측 프로그램 자바 프로그램에 표현 부분인HTML코드를 모두 포함해야 하므로 로직 처리와 디자인 처리를 분리하기 어려움 JSP(JavaSe.. 2023. 7. 3.
빅데이터 분석 소개 빅데이터의 역사 및 진화과정을 기술할 수 있다. 빅데이터의 발전 동력에 대해서 기술할 수 있다. 빅데이터의 다양한 특징을 기술할 수 있다. 빅데이터 : 거대한 데이터의 모음 데이터 센터 1940년대 : 에니악(ENIAC)이라는 거대한 데이터 센터에 뿌리를 둠. 1997년 ~ 2000년대 닷컴 버블: IT 회사들이 투자 받았던 자본을 데이터 센터에 투자 빅데이터 기술의 진화 과정 2005년: 페이스북, 유튜브의 등장으로 엄청난 양의 데이터가 생성 =>하둡, 스파크와 같은 빅데이터 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크가 개발되면서 생성되는 데이터의 양이 크게 증가 클라우드, IoT, 머신러닝 기술의 등장으로 빅데이터의 가능성이 더욱 확장 구글 코랩: 파이썬을 웹상에서 사용(클라우딩 컴퓨터 소스 사용 가능) 20.. 2023. 7. 1.

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