빅데이터
1. 수작업으로 데이터 분석하기.
- 1912년 4월 15일 타이타닉 호가 영국 퀸즈타운에서 뉴욕으로 항해하는 중 침몰하였습니다.
- 이 사고로 승객과 승무원 2,224명 중 1,502명이 목숨을 잃게 되었습니다.
- 사망자가 이렇게 많이 발생한 이유 중 하나는 구명보트의 수가 승선한 사람의 수에 비해 부족했기 때문입니다.
- 부서진 배의 조각을 붙들고 운 좋게 살아난 사람도 있지만 생존자 대부분은 구명보트를 타고 살아나게 됩니다. 과연 어떤 사람들이 구명보트를 타게 되었을까요?
- 800명의 데이터를 제공합니다(“Excel 정보“)
- - Tiain 시트 : 640명, 생존여부 정보 ○
- - Test 시트 : 160명, 생존여부 정보 X
- 604명의 데이터를 살펴보고 → 주어진 정보에서 단서를 발견 → 알고리즘 정리 후
- 160명에 대해서 생존여부를 예측하여 본다(0:사망,1:생존)
2. 알고리즘 데이터 분석하기.
3. 유통업계사례.
- 2008~2011년 시니어 운전자와 컴퓨터 계산된 경로를 경쟁시키며 알고리즘 개발
- 5먼5000개 배달 경로 최적화로 비용 절감 → 2017년5000만 달러 절감
- 기상조건, 독감발생등 외적요인과 온라인 구매량 간의 상관관계 분석으로 배송량 예측
- 배송시간 단축, 고객행동 예측 데이터를 활용해 고객이 문제를 제기하기 전에 예상 문제점을 먼저 파악해 배송관련 문제를 사전에 예방
- 캐나다 주 내 130개 계란공장 빅데이터 분석 -> 시즌 별 수요 변화에 맞춰 출하량예측 (연간 10만 달러 절감)