기술 분석이란 무엇입니까

마지막 업데이트: 2022년 3월 5일 | 0개 댓글
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TECHNICAL ANALYSIS in Korean Translation

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분석이란 무엇입니까?

분석은 발견하고, 해석하고, 데이터의 중요한 패턴을 전달합니다. . 아주 간단히 분석은 우리가 발견하지 못했을 수도 있는 인사이트와 의미 있는 데이터를 볼 수 있도록 도와줍니다. 비즈니스 분석은 데이터에서 파생된 인사이트를 사용하여 조직이 매출을 늘리고 비용을 절감하며 기타 비즈니스 개선에 도움이 되는 정보에 입각한 결정 을 내리는 데 중점을 둡니다.

비즈니스 분석

모든 회사가 더 나은 성과를 원하고 더 나은 의사 결정을 내리기 기술 분석이란 무엇입니까 위해 데이터를 분석하기 때문에 오늘날 비즈니스 분석은 어디에나 있습니다. 조직은 더 많은 사람들을 위해 더 많은 데이터를 사용하여 더 깊은 인사이트를 더 빠르게, 더 적은 비용으로 도출하여 분석에서 더 많은 것을 얻고자 합니다. 이러한 목표를 달성하려면 기대하는 보안, 유연성 및 안정성으로 전체 분석 프로세스를 지원하는 강력한 클라우드 분석 (PDF) 플랫폼이 필요합니다. 따라서 사용자가 거버넌스를 희생하지 않고 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있도록 지원해야 합니다. 그리고 관리가 쉬워야 합니다.

그러나 엔터프라이즈급 비용과 인프라 없이 엔터프라이즈급 시스템 의 이점을 어떻게 얻을 수 있을까요?

분석 기본 사항

데이터 자체는 의미가 없습니다. 갖가지 방법을 총동원하여 지구상 모든 이론을 배워도, 이를 행동으로 옮기거나, 피벗’하거나, 조정하지 않으면 아무 의미가 없을 것입니다. 원하는 대로 모든 기술을 활용하지 못한다면 투자 비용을 전부 회수할 수 없습니다. 오늘날 우리는 데이터가 질문에 대한 해답을 찾고, 결과를 예측하고. 새로운 패턴을 배우게 할 수 있습니다. 이것이 귀하가 보유한 데이터의 잠재력입니다.

분석의 비즈니스 가치

비즈니스의 본질이 변화하고 있으며, 이러한 변화 와 더불어 새로운 경쟁 방식이 등장합니다. 오늘날 기술에 정통한 직원의 요구 사항 을 충족한다는 것은 가치를 창출하고 신속하게 운영할 수 있는 방법을 갖추는 것을 의미합니다. 또, 사용자들에게 속도와 단순성을 제공하는 동시에 최고 수준의 데이터 품질과 보안을 유지할 수 있습니다. IT가 중추적인 역할을 담당하는 중앙 집중식 분석 플랫폼을 비즈니스 분석 전략의 토대로 삼아야 합니다. 비즈니스 계획 및 IT 주도형 계획을 결합하면 가장 최적의 방법으로 혁신을 실현할 수 있습니다.

분석 기술이 발전하면서 데이터를 기술 분석이란 무엇입니까 통해 수익을 창출할 수 있는 새로운 기회가 열리고 있습니다. 현대화된 분석은 예측적, 자가 학습적 및 능동적으로 숨겨진 데이터의 패턴을 발견할 수 있도록 지원합니다. 이는 직관적일 뿐만 아니라 수백만 행 및 열의 데이터를 즉시 이해할 수 있도록 돕는 탁월한 가상화 기능을 포함하고 있습니다. 현대화된 분석은 모바일을 지원하며 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한, 사용자들을 적시에, 적합한 데이터로 연결하며 추가로 교육을 받을 필요가 거의 또는 전혀 없습니다.

경쟁업체보다 먼저 데이터 신호를 파악하고자 할 것입니다. 분석 기술은 비즈니스 환경을 상세히 파악할 수 있도록 지원합니다. 개인, 기업, 빅 데이터를 조합하면 데이터의 가치 를 빠르게 파악하고 자신의 데이터 경험을 동료들 과 공유할 수 있으며 이를 단 몇 분만에 처리할 수 있습니다.

분석 동향

끊임없이 진화하는 분석 시장에서 IT가 비즈니스 분석 이니셔티브를 단독으로 추진하는 방식에서 비즈니스와 IT가 함께 결정하는 방식으로의 근본적인 변화는 이제 새로운 표준이 되었습니다. 오늘날 대부분의 조직에서 분석 의 성격이 전략적으로 바뀌었다는 것은 확실하며, 이러한 분석으로 인해 새로운 소비자가 유입되고 새로운 기대치가 형성되었습니다.

달라진 것은 결정을 실시간으로 내리고 많은 사람과 공유해야 하는 점입니다. 인력은 변화하고 있으며, 이러한 변화로 새로운 업무 수행 방식이 등장합니다. 사무실에서 교육 매뉴얼이 사용되는 시대는 지났습니다. 오늘날의 직원들은 직관적인 인터페이스로 빠르게 업무를 시작하고 수행할 수 있기를 기대합니다. 이게 끝이 아닙니다. 속도와 단순성이 핵심이지만, 비즈니스 리더들 은 여전히 데이터 품질과 보안에 대해 높은 기대를 걸고 있습니다. IT가 중추적인 역할을 담당하는 중앙 집중식 분석 플랫폼은 여전히 분석 전략의 토대입니다. 비즈니스 기술 분석이란 무엇입니까 계획 및 IT 주도형 계획을 결합하면 가장 최적의 방법으로 혁신을 실현할 수 있습니다.

클라우드에 분석을 적용하는 것은 단순한 배포 옵션 이상의 의미가 있다고 믿습니다. 사람, 장소, 데이터, 시스템 간의 장벽 을 허물어 사람과 프로세스가 정보, 기술 그리고 각자와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화 시킵니다.

과거: 분석의 역사

통계를 비교하고 데이터를 분석하는 것은 선사시대 로 거슬러 올라가지만, 분석을 오늘날 우리가 알고 있는 프로세스로 발전시키는 데 일조한 중요한 이정표가 몇 가지 있습니다.

1785년 William Playfair는 널리 사용되는 기본 데이터 시각화 기능인 막대 차트의 개념을 고안했습니다. 그는 수십 개의 데이터 포인트를 표시하기 위해 막대 차트를 기술 분석이란 무엇입니까 발명했다는 이야기가 있습니다.

1812년, 지도 제작자인 Charles Joseph Minard는 나폴레옹 군대의 모스크바 진군 실패를 도표로 만들었습니다. 그는 폴란드-러시아 국경에서부터 시작하여 군대가 공급 선에서 멀리 떨어진 기간과 혹독한 겨울 추위가 실패와 어떻게 연결되어 있는지를 여러 굵기의 선으로 표시한 선형지도를 만들었습니다.

1890년, Herman Hollerith는 천공 카드에 데이터를 기록하는 "tabulating machine"을 발명했습니다. 이를 통해 데이터를 더 빨리 분석할 수 있게 되어 미국 인구 조사국의 기술 분석이란 무엇입니까 집계 과정이 7년에서 18개월로 빨라졌습니다. 이로써 데이터 수집 및 분석을 지속해서 개선해야 하는 비즈니스 요구사항이 확립되어 오늘날에도 여전히 지켜지게 되었습니다.

현재: 분석의 현재

1970년대와 1980년대에는 주문형 분석을 위해 데이터를 추정하는 관계형 데이터베이스 (RDB) 및 표준 쿼리 언어(SQL) 소프트웨어가 탄생했습니다.

1980년대 후반, William H. Inmon은 정보에 신속하고 반복적으로 액세스 할 수 있는 “데이터 웨어하우스”의 개념을 제안했습니다. 또한, Gartner 분석가인 Howard Dresner는 "비즈니스 인텔리전스 "라는 용어를 만들어 비즈니스 프로세스를 더 잘 이해할 목적으로 데이터 분석을 추진하는 업계의 발판을 마련하였습니다.

1990년대, 기업은 데이터 마이닝 개념을 통해 매우 큰 데이터 세트를 분석하고 패턴을 발견할 수 있었습니다. 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트는 머신 러닝 알고리즘을 개발하고, 대규모 데이터로 작업 하며, 복잡한 데이터 시각화를 만들기 위해 R과 Python과 같은 프로그래밍 언어 로 몰려들었습니다.

2000년대에는 웹 검색의 혁신으로 인해 MapReduce, Apache Hadoop 및 Apache Cassandra를 개발하여 정보를 검색, 준비 및 제공할 수 있었습니다.

미래: 차세대 분석

기업이 데이터 가시성을 확보하고 더 많은 인사이트를 요구하는 것에서 벗어남에 따라 도구와 기능도 발전했습니다.

다음으로, 셀프 서비스 도구의 진화는 분석의 대상층을 더욱 광범위하게 확장했습니다. 진화된 도구를 사용함에 있어 특별한 기술이 필요하지 않았기 때문에 분석의 활용이 가속되었습니다. 이러한 데스크톱 비즈니스 분석 도구는 특히 클라우드에서 지난 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 비즈니스 사용자는 다양한 데이터 자산을 탐색하는 것에 흥미를 느낍니다. 사용의 용이성 은 매력적이지만, 데이터를 혼합하고 단일 버전 의 SSOT(Single Source of Truth)를 만드는 것은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 데스크톱 분석이 언제나 더 큰 그룹으로 확장 가능한 것은 아닙니다. 또한, 일관성 없는 정의에 취약 합니다.

가장 최근의 분석 도구는 데이터 검색, 데이터 정리 및 데이터 게시를 자동으로 업그레이드하고 자동화하는 도구를 사용하여 비즈니스 인사이트의 폭넓은 혁신을 가능케 합니다. 비즈니스 사용자는 컨텍스트가 있는 모든 장치와 협업 하고 정보를 실시간 으로 활용하며 결과를 도출할 수 있습니다.

오늘날 대부분의 작업을 여전히 인간이 수행하고 있지만, 자동화 를 지지하는 움직임은 늘어나고 있습니다. 기존 소스의 데이터는 쉽게 결합 할 수 있습니다. 소비자는 쿼리를 실행하여 작업한 다음, 데이터 의 시각적 표현과 상호 작용하여 인사이트를 얻고 모델을 구축하여 향후 동향이나 결과를 예측합니다. 이 모든 것은 매우 세분화된 수준에서 사람들이 관리하고 통제합니다. 데이터 수집, 데이터 검색 및 머신 러닝까지 포함함으로써 엔드유저에게 그 어느 때보다 빠른 기간 내에 더 많은 기술 분석이란 무엇입니까 옵션을 제공합니다.

비즈니스 분석 수용

분석은 우리 삶의 모든 면에 스며들고 있습니다. 직원이나 재무에 관한 것이든, 고객이 좋아하고 싫어하는 것이 무엇이든 , 그것이 고객의 행동에 어떤 영향을 미치는지에 관계없이 분석을 통해 답을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

텍스트 분석이란 무엇인가요?

텍스트 분석은 비즈니스 인사이트를 위해 컴퓨터 시스템을 사용하여 사람이 쓴 텍스트를 읽고 파악하는 과정입니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 텍스트에서 정보를 독립적으로 분류, 정렬, 추출하여 패턴, 관련성, 감정, 기타 실행 가능한 지식을 식별할 수 있습니다. 텍스트 분석을 사용하여 이메일, 문서, 소셜 미디어 콘텐츠, 제품 리뷰와 같은 여러 텍스트 기반 소스를 사람이 하는 것처럼 효율적으로 정확하게 처리할 수 있습니다.

텍스트 분석이 왜 중요한가요?

기업은 텍스트 분석을 사용하여 다양한 비정형 데이터 원본에서 실행 가능한 인사이트를 추출합니다. 또한 의사 결정을 돕기 위해 이메일, 소셜 미디어 및 고객 설문 조사 응답과 같은 소스의 피드백에 의존합니다. 하지만 이러한 소스에서 나오는 엄청난 양의 텍스트는 텍스트 분석 소프트웨어가 없으면 버거운 것으로 입증되었습니다.

텍스트 분석을 통해 소스에서 정확한 정보를 보다 빠르게 얻을 수 기술 분석이란 무엇입니까 있습니다. 프로세스는 완전히 자동화되고 일관성 있으며, 조치를 취할 수 있는 데이터가 표시됩니다. 예를 들어, 텍스트 분석 소프트웨어를 사용하면 소셜 미디어 게시물에 대한 부정적인 감정을 즉시 감지하여 문제를 해결하기 위해 노력할 수 있습니다.

감정 분석

감정 분석 또는 오피니언 마이닝은 텍스트 분석 방법을 사용하여 텍스트에 전달된 의견을 이해합니다. 리뷰, 블로그, 포럼 및 기타 온라인 미디어의 감정 분석을 사용하여 고객이 구매에 만족하는지 확인할 수 있습니다. 감정 분석은 새로운 추세를 파악하고, 감정 변화를 추적하며, PR 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 감정 분석을 사용하고 특정 키워드를 식별하여, 고객 의견의 변화를 추적하고 문제의 근본 원인을 식별할 수 있습니다.

레코드 기술 분석이란 무엇입니까 관리

텍스트 분석은 문서의 효율적인 관리, 분류 및 검색으로 이어집니다. 여기에는 환자 레코드 관리 자동화, 브랜드 언급 모니터링, 보험 사기 탐지가 포함됩니다. 예를 들어, LexisNexis Legal & Professional은 텍스트 추출을 사용하여 2억 개의 문서 중에서 특정 레코드를 식별합니다.

고객 경험 개인화

텍스트 분석 소프트웨어를 사용하여 이메일, 리뷰, 채팅 및 기타 텍스트 기반 통신을 처리할 수 있습니다. 고객의 선호도, 구매 습관 및 전반적인 브랜드 인식에 대한 인사이트를 바탕으로 다양한 고객 세그먼트에 대해 개인화된 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

텍스트 분석은 어떻게 작동하나요?

텍스트 분석의 핵심은 단어를 특정 의미와 연관시키고 구조화되지 않은 데이터의 의미적 맥락을 이해하도록 컴퓨터 소프트웨어를 훈련시키는 것입니다. 이는 인간이 단어를 사물, 행동, 감정과 연관시켜 새로운 언어를 배우는 것과 유사합니다.

텍스트 분석 소프트웨어는 딥 러닝 및 자연어 처리 원칙에 따라 작동합니다.

인공 지능은 컴퓨터가 인간처럼 생각하도록 가르치는 데이터 과학 분야입니다. 기계 학습은 특정 방법을 사용하여 컴퓨터를 가르치거나 훈련시키는 인공 지능 내의 기술입니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌를 모방한 신경망 또는 소프트웨어 구조를 사용하는 고도로 전문화된 기계 학습 방법입니다. 딥 러닝 기술은 텍스트 분석 소프트웨어를 강화하여 이러한 네트워크가 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 텍스트를 읽을 수 있도록 합니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 자연스러운 인간이 만든 텍스트에서 자동으로 의미를 도출할 수 있는 기능을 제공합니다. 언어 모델과 통계를 사용하여 딥 러닝 기술을 훈련하여 손으로 쓴 텍스트 이미지를 포함한 텍스트 데이터를 처리하고 분석합니다. 광학 문자 인식(OCR)과 같은 NLP 방식은 이미지에서 단어를 찾고 이해하여 텍스트 이미지를 텍스트 문서로 변환합니다.

텍스트 분석 기술에는 어떤 유형이 있나요?

텍스트 분석 소프트웨어는 이러한 일반적인 기술을 사용합니다.

텍스트 분류

텍스트 분류에서 텍스트 기술 분석이란 무엇입니까 분석 소프트웨어는 특정 키워드를 특정 주제, 사용자 의도 또는 감정과 연결하는 방법을 학습합니다. 이는 다음 방법을 사용하여 수행합니다.

  • 규칙 기반 분류는 의미 구성 요소 또는 구문 패턴에 대해 미리 정의된 규칙을 기반으로 텍스트에 태그를 할당합니다.
  • 기계 학습 기반 시스템은 예제로 텍스트 분석 소프트웨어를 훈련하고 텍스트 태깅의 ​​정확성을 높이는 방식으로 작동합니다. Naive Bayes, Support Vector Machines 및 Deep Learning과 같은 언어 모델을 사용하여 구조화된 데이터를 처리하고, 단어를 분류하고, 이들 사이의 의미론적 이해를 발전시킵니다.

예를 들어, 호의적인 리뷰에는 종종 좋은, 빠른,훌륭한과 같은 단어가 포함됩니다. 하지만 부정적인 리뷰에는 불만인, 느린나쁜과 같은 단어가 포함될 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 텍스트 분석 소프트웨어를 훈련하여 그러한 특정 용어를 찾고 리뷰를 긍정적 또는 부정적으로 분류합니다. 이런 식으로 고객 지원 팀은 리뷰에서 고객 감정을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.

텍스트 추출

텍스트 추출은 텍스트를 스캔하고 주요 정보를 추출합니다. 텍스트에서 키워드, 제품 속성, 브랜드 이름, 장소 이름 등을 식별할 수 있습니다. 추출 소프트웨어는 다음 방법을 적용합니다.

  • 정규 표현식(REGEX): 추출해야 하는 항목의 전제 조건으로 사용되는 형식화된 기호 배열입니다.
  • 조건부 임의 필드(CRF): 특정 패턴이나 구문을 평가하여 텍스트를 추출하는 기계 학습 방법입니다. REGEX보다 더 개선되었으며 유연합니다.

예를 들어 텍스트 추출을 사용하여 소셜 미디어에서 브랜드 언급을 모니터링할 수 있습니다. 소셜 미디어에서 브랜드의 모든 발생을 수동으로 추적하는 것은 불가능합니다. 텍스트 추출은 실시간으로 브랜드에 대한 언급을 알려줍니다.

주제 모델링

주제 모델링 방법은 구조화되지 않은 텍스트에서 발생하는 관련 키워드를 식별하고 주제 또는 테마로 그룹화합니다. 이러한 방법은 여러 텍스트 문서를 읽고 문서에서 다양한 단어의 빈도에 따라 주제로 정렬할 수 있습니다. 주제 모델링 방법은 문서의 추가 분석을 기술 분석이란 무엇입니까 위한 컨텍스트를 제공합니다.

예를 들어 주제 모델링 방법을 사용하여 스캔한 문서 아카이브를 읽고 문서를 인보이스, 법률 문서 및 고객 계약으로 분류할 수 있습니다. 그런 다음 인보이스에 대해 다양한 분석 방법을 실행하여 재무적 인사이트를 얻거나 고객 계약에 대해 실행하여 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다.

PII 수정

PII 수정은 문서에서 이름, 주소 또는 계좌 번호와 같은 개인 식별 정보(PII)를 자동으로 감지하고 제거합니다. PII 수정은 개인 정보를 보호하고 지역 법률 및 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 지원 검색 솔루션에서 문서를 인덱싱하기 전에 티켓 및 기술 자료를 분석하여 감지하고 PII를 수정할 수 있습니다. 이렇게 하면 검색 솔루션의 문서에 PII가 포함되지 않습니다.

텍스트 분석에는어떤 단계가 있나요?

텍스트 분석을 구현하기 위해서는 4단계의 체계적인 과정을 거쳐야 합니다.

1단계: 데이터 수집

이 단계에서는 내부 또는 외부 소스에서 텍스트 데이터를 수집합니다.

내부 데이터

내부 데이터는 이메일, 채팅, 인보이스 및 직원 설문 조사와 같이 비즈니스 내부에 있으며 즉시 사용할 수 있는 텍스트 콘텐츠입니다.

외부 데이터

소셜 미디어 게시물, 온라인 리뷰, 뉴스 기사 및 온라인 포럼과 같은 소스에서 외부 데이터를 찾을 수 있습니다. 외부 데이터는 사용자가 통제할 수 없기 때문에 획득하기가 어렵습니다. 외부 데이터를 추출하려면 웹 스크래핑 도구를 사용하거나 서드 파티 솔루션과 통합해야 할 수 있습니다.

2단계: 데이터 준비

데이터 준비는 텍스트 분석의 필수적인 부분입니다. 여기에는 분석에 적합한 형식으로 원시 텍스트 데이터를 구조화하는 작업이 포함됩니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 프로세스를 자동화하고 다음과 같은 기술 분석이란 무엇입니까 일반적인 자연어 처리(NLP) 방법을 포함합니다.

토큰화는 원시 텍스트를 의미론적 의미가 있는 여러 부분으로 분리하는 것입니다. 예를 들어 텍스트 분석 혜택 비즈니스라는 문구는 텍스트, 분석, 혜택비즈니스라는 단어로 토큰화됩니다.

품사 태깅

품사 태깅은 토큰화된 텍스트에 문법적 태그를 할당합니다. 예를 들어, 이 단계를 이전에 언급한 토큰에 적용하면 다음이 생성됩니다. 텍스트: 명사, 분석: 명사, 혜택: 동사, 비즈니스: 명사.

구문 분석

구문 분석은 토큰화된 단어와 영어 문법 사이에 의미 있는 연결을 구축합니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 단어 간의 관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

표제어 추출

표제어 추출은 단어를 사전 형식 또는 표제어로 단순화하는 언어 프로세스입니다. 예를 들어 visualizing의 사전 형식은 visualize입니다.

불용어 제거

불용어는 and, or, for와 같이 문장에 의미적 맥락을 거의 또는 전혀 제공하지 않는 단어입니다. 사용 사례에 따라 소프트웨어는 구조화된 텍스트에서 이를 제거할 수 있습니다.

3단계: 텍스트 분석

텍스트 분석은 텍스트 분석 소프트웨어가 다양한 방법을 사용하여 텍스트를 처리하는 프로세스의 핵심 부분입니다.

텍스트 분류

분류는 규칙 또는 기계 학습 기반 시스템에 따라 텍스트 데이터에 태그를 할당하는 프로세스입니다.

텍스트 추출

추출에는 텍스트에서 특정 키워드의 존재를 식별하고 태그와 연관시키는 작업이 포함됩니다. 이 소프트웨어는 정규 표현식 및 조건부 임의 필드(CRF)와 같은 방법을 사용하여 이를 수행합니다.

4단계: 시각화

시각화는 텍스트 분석 결과를 이해하기 쉬운 형식으로 바꾸는 것입니다. 그래프, 차트 및 표에서 텍스트 분석 결과를 찾을 수 있습니다. 시각화된 결과는 패턴과 추세를 식별하고 작업 계획을 구축하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 제품 반품이 급증했지만 원인을 찾는 데 문제가 있다고 가정해 보겠습니다. 시각화를 통해 결함, 잘못된 크기 또는 피드백에 적합하지 않은 단어를 찾아 차트로 만들 수 있습니다. 그러면 어떤 것이 최우선 과제인지 알 수 있습니다.

텍스트 마이닝이란 무엇인가요?

텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트를 분석하여 질적 인사이트를 얻는 과정입니다.

텍스트 분석(analysis) vs. 텍스트 마이닝

텍스트 분석과 텍스트 마이닝 사이에는 차이가 없습니다. 두 용어 모두 이메일, 설문 조사 응답 및 소셜 미디어 피드와 같은 소스에서 귀중한 인사이트를 얻는 동일한 프로세스를 나타냅니다.

텍스트 분석(analytics)이란 무엇인가요?

텍스트 분석은 여러 텍스트 샘플의 패턴을 분석하여 얻을 수 있는 정량적 데이터입니다. 차트, 표 또는 그래프로 기술 분석이란 무엇입니까 표시됩니다.

텍스트 분석(analysis) vs. 텍스트 분석(analytics)

텍스트 분석(analytics)은 수천 개의 피드백을 분석한 결과에서 특정 추세나 패턴이 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다. 한편, 텍스트 분석(analysis)을 사용하면 고객의 피드백이 긍정적인지 부정적인지 확인할 수 있습니다.

Amazon Comprehend가 어떻게 도움이 되나요?

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트에서 유용한 인사이트 및 관계를 찾아내는 자연어 처리 서비스입니다. 이를 사용하여 문서 처리 워크플로에서 정보를 자동으로 분류하고 추출하여 문서 처리 워크플로를 단순화할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Comprehend를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

증강 분석이란 무엇인가요?

지금 팀의 성장이 그 어느 때보다 빠르게 지속적으로 발전하고 있습니다. IT 팀원들은 데이터를 측정하든 수익 창출 전략으로 사용하든 관계없이 사용자가 찾고 있는 사항과 그 가치를 식별하고 해당 데이터가 비즈니스 성장에 얼마나 도움이 될 것인지 파악하기 위해 증강 분석 도구를 살펴보기 시작할 수 있습니다. "데이터 분석의 미래"가 조성되면 빠른 속도로 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 기업이 필요한 답변, 이해, 대응 조치를 얻는 데 증강 분석은 도움이 될 것입니다.

증강 분석에 대한 이해

증강 분석은 팀이 통계 및 언어 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 더 작고 이해하기 쉬운 정보로 변환하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습, 인공 지능(AI), 데이터 인사이트 및 증강의 조합을 통해 분석을 구축하며 소비하고 사용자와 공유하는 방법을 탐색합니다.

2017년에 개발된 증강 분석에는 기업이 이해해야 할 세 가지 필수 구성 요소가 있습니다.

  1. 규칙 기반 프로그래밍을 사용하지 않고 데이터를 통해 기술 분석이란 무엇입니까 학습하는 알고리즘 기반의 기계 학습.
  2. 데이터를 보다 인간적인 느낌과 자연스럽게 만들기 위해 시스템에서 찾은 결과를 인간이 이해할 수 있는 단어와 구문으로 변환해주는 자연어 생성(NLG).
  3. 자동화 인사이트로 비즈니스 전략을 결정하는 데 도움이 되는 데이터 기반의 인사이트.

이 세 가지 구성 요소는 숨겨진 패턴에 대한 심층 분석을 제공하고 원시 데이터와 인사이트가 사용자에게 제공하는 사항은 물론 팀에게 비즈니스에서 다음에 진행할 작업을 알리는 방법도 제공해줍니다.

증강 분석의 이점

증강 분석은 기계 지능과 인간 호기심의 가장 좋은 측면을 가장 효과적으로 결합한 것이며 성공적인 사용자 경험을 창출하는 데 큰 역할을 담당합니다. 일부 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 신속한 데이터 준비. 증강 데이터 준비 시 여러 데이터 원본을 더 빠르게 통합하기 때문에 반복 작업, 데이터 조인, 가속화된 인사이트, 더 높은 생산성을 빠르게 감지하여 사용자 경험을 맞춤화하는 데 기술 분석이란 무엇입니까 도움이 되는 양질의 권장 사항과 완전한 데이터 자동화를 구축할 수 있습니다.

분석 편향 감소: 불완전한 데이터 세트와 컨텍스트 부족으로 인해 편향된 사용자 결과를 초래할 수 있습니다. 일반적으로 데이터 분석 기술 분석이란 무엇입니까 도구용으로 저장되는 분석을 시스템에서 수행하도록 사용 설정하면 통계적 유의성 요소에만 초점을 맞춰 광범위한 데이터에 증강 분석을 수행할 수 있으므로 잠재적 편향을 줄일 수 있습니다.

높은 신뢰. 사용자가 데이터와 상호 작용할 때마다 기계 학습 알고리즘에 대한 단서를 제공하고 시간이 지남에 따라 사용자에게 더 관련성 있고 정확한 권장 사항을 제공합니다. 제공된 데이터가 비즈니스 컨텍스트, 의도 등과 같은 보다 관련성 높은 항목을 제공하기 때문에 이러한 제안을 통해 사용자의 신뢰도를 구축할 수 있습니다. 사용자가 관련성 있는 선택 항목을 계속해서 확인할 수 있으므로 기업의 전략과 비즈니스에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

데이터 활용 능력 향상: 데이터를 계속 수집함에 따라 팀과 사용자는 해당 데이터에서 가치 창출 기회를 얻습니다. 자동화된 분석 결과를 제공함으로써 사용자는 최소한의 노력으로 데이터 활용 능력이 향상되어 인사이트를 쉽게 검색하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 지원으로 인력이 데이터 활용 능력을 갖추면 접근성이 더 이상 어렵지 않기 때문에 사용자와 조직 모두에게 도움이 됩니다.

팀원을 위한 시간 확보: IT 팀원들은 방대한 양의 데이터 세트를 수집 및 분석하고 실행 가능한 항목으로 정제하는 시간이 필요 없으므로 상위 수준의 비즈니스 전략 및 특별 프로젝트에 집중하는 시간이 많아집니다. 또한 사용 가능한 리소스는 데이터에 더욱 초점을 맞추게 되고 작업을 데이터 전문가에게 남겨두는 대신 팀의 일상적인 활동에 쉽게 통합할 수 있어 팀 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

분석이란 (bunseog-ilan) Meaning in English - English Translation

Examples of using 분석이란 in a sentence and their translations

is the ideal tool for investigating the productivity of manufacturing systems when they are in the planning phase.

Korean - English

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