# data[].attributes.body
1. 접근성
(각종 무료 에디터, 온라인 공유)
2. 난이도
(특정분야를 위한 언어가 아니라서 상대적으로 쉽고 직관적)
3. 보편성
( 워크플로우의 모든 부분의 통합)

# data[].attributes.body
* 통계 및 그래프 작업용 언어
* 장점
- 무료
- 인터프리터 언어로 수정 및 코딩 간편
- 통계 그래픽 관련 다양한 패키지 지원
- 웹 개발용 프레임워크 지원 및 머신러닝과의 연동 가능

# data[].attributes.headline
데이터 분석 도구로써 파이썬

# data[].attributes.subject
데이터 분석 도구로써 파이썬

# data[].attributes.body
1. 직관적인 프로그래밍 언어로 초보자도 쉽게 배울 수 있다는 강점
2. 데이터 분석 결과를 다른 웹, 애플리케이션에 접목하거나 통계적인 코드를 데이터베이스에 포함시켜야 할 때 사용
3. 필요한 패키지나 라이브러리를 불러오고 조합하여 분석 목적에 맞는 작업을 수행할 수 있음

# data[].attributes.body
텍스트 마이닝(text mining)이란 대규모의 문서(text)에서 의미있는 정보를 추출하는 것을 말한다.
오피니언 마이닝(opinion mining)이란 웹 사이트와 소셜 미디어에서 특정 주제에 대한 여론이나 정보글을 수집하고 분석해 결과를 도출하는 빅데이터 처리 기술
웹 마이닝(web mining)은 인터넷을 이용하는 과정에서 생성되는 웹 로그(web log) 정보나 검색어로부터 유용한 정보를 추출하는 웹 대상의 데이터 마이닝이다.
출처:https://m.blog.naver.com/dsjang650628/221872145140

# data[].attributes.body
텍스트 마이닝(text mining)
오피니언 마이닝(opinion mining)
웹 마이닝(web mining)
Association rule learning (연관성 분석)
Classification tree analysis (분류 트리 분석)
Genetic algorithms (유전연산법)
Machine learning (기계 학습)
Deep learning
Regression analysis (회귀 분석)
Sentiment Analysis (감성 분석)
Social Network Analysis (사회 연결망 분석)

# data[].attributes.body
1. R에 비해 패키지가 초기 발전 단계라는 점이 지적
2. but. 계속 발전 중
3. 관련패키지
(1)NumPy: 숫자배열연산
(2)SciPy: 과학전연산
(3)pandas: 다차원 매트릭스
(4)matplotlib: 그래픽만들기
(5)scikit-learn: 머신러닝을 구현

# data[].attributes.body
Association rule learning (연관성 분석)
>방대한 데이터 속에서 변수들 간의 흥미로운 연관성을 찾아내는 기법

매출을 올리기 위한 각 제품 간의 더 나은 근접 배치 선정

웹사이트 방문자의 정보 추출

새로운 생물학적 관계를 밝혀내기 위한 생물학 데이터 분석

불법 침입자 또는 악의적인 활동을 감지하기 위한 시스템 로그 모니터링

맥주를 구매하는 사람이 기저귀를 구매할 가능성이 높은가 등에 대한 연관성 분석

Classification tree analysis (분류 트리 분석)
>통계학적 개념을 포함하며, 통계학적 분류는 새로운 관측 값이 속하는 카테고리를 파악하는 기법

문서의 자동 카테고리 분류

유기체의 그룹 분류

온라인 코스를 수강하는 학생의 프로필 구축

Genetic algorithms (유전연산법)
>돌연변이 그리고 자연도태(natural selection)와 같은 메커니즘을 통하여, 진화가 이루어지는 방법에 영감을 받은 기법

응급실 의사들의 최적화 된 스케줄 조정

최적의 물질 조합 반환작업과 연료 효율이 최적화된 차를 개발하기 위한 공학적 수련

Machine learning (기계 학습)
>데이터를 통해서 학습을 할 수 있는 소프트웨어를 포함합니다. 이러한 소프트웨어는 컴퓨터에게 학습할 수 있는 능력을 부여하고, 이전에 알고 있는 속성을 기반으로 미래를 ‘예측’을 하는 것에 초점

스팸 메시지와 비스팸 메시지의 분류

사용자의 선호를 학습을 통한 추천 시스템 구축

미래의 고객을 사로잡기 위한 최고의 컨텐츠 결정

승률 예측 (게임 또는 스포츠)

Deep learning
>딥러닝은 다수의 노드(Node)로 구성 된 신경망을 통해, 정보를 전달하고 처리하며 데이터의 패턴을 찾아냅니다. 인간의 뇌가 문제를 해결하는 방식과 유사하게 구현해 내는 것이 딥러닝입니다.
Regression analysis (회귀 분석)
>회귀분석은 몸무게, 속도, 또는 나이와 같은 연속 수치 값으로  분석했을 때 최상의 결과를 도출

고객만족도와 고객 충성도와의 관계 도출

이웃 주민과 그 규모는 집 가격에 영향을 주는가

Sentiment Analysis (감성 분석)
>연구자가 화자 또는 작가의 감정을 판단하는데 도움을 줍니다.

고객의 의견 분석을 통한 호텔체인점 서비스의 개선

고객이 진정으로 원하는 것을 처리하기 위한 고객 맞춤 우대 조치 및 서비스 제공

Social Network Analysis (사회 연결망 분석)
>통신산업에서 처음으로 사용되었습니다.
그 후, 대인관계를 연구하기 위하여 사회학자들에 의해 빠르게 수용

다른 집단의 사람들은 외부인과 어떤 연결관계를 형성하는가

특정 집단 내에서 중요하거나 영향력이 있는 개인은 누구인가

두 명의 개인이 연결되기 위한 최소한의 거쳐야 하는 연결수

고객의 사회 구조 이해하기

출처:http://www.goldenplanet.co.kr/blog/2016/02/16/%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4-%EA%B0%80%EC%B9%98%EB%A5%BC-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B8%B0%EB%B2%95/

# data[].attributes.headline
초등학교에서 통찰력을 키울 수 있는 방법으로는 다양한 교과목에서 패턴을 찾고 분석할 수 있는 자료를 활용할 수 있음.

# data[].attributes.subject
초등학교에서 통찰력을 키울 수 있는 방법으로는 다양한 교과목에서 패턴을 찾고 분석할 수 있는 자료를 활용할 수 있음.

# data[].attributes.body
1. 편지글 쓰기의 6가지 구조
2. 설명하는 글
3. 주장하는 글
각 글쓰기의 구조에 대한 이해는 선, 후관계나 인과관계를 판단할 수 있는 기초 능력을 키워줌.

# data[].attributes.body
구체물이 순서에 따라서 어떻게 변화해가는지를 찾아보고 다음에 올 구체물을 예측해 보는 능력.
구체물을 숫자로 데이터화 하여 변화를 파악하고 다음을 예측해 보는 능력.

# data[].attributes.headline
R (프로그래밍 언어)

# data[].attributes.subject
R (프로그래밍 언어)

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< 소개 >
- 오클랜드 대학교에서 개발된 통계 및 그래프 작업을 위한 인터프리터 프로그래밍 언어

< 장점 >
- 무료 배포 언어

- 인터프리터 언어이므로 파이썬과 같이 컴파일링 없이 바로 실행이 가능하여 수정 및 코딩이 손쉬움

- 웹 어플리케이션 개발 프레임워크 중 하나인 Shiny의 고도화로 통계 또는 머신러닝 모델을 웹과 연동 가능
(프레임워크 = 프로그램을 만들기 위한 종합 툴 세트)

-  R에서 사용할 수 있는 수많은 통계 관련 패키지가 개발되어 있어서 인터넷을 통해 이 패키지들을 설치하는 식으로 무수한 기능 확장이 가능
추가설명: 그래픽 관련 패키지를 설치하면 간단하게 다양한 그래프를 활용할 수 있으며 구글이나 네이버 지도를 불러오거나 이를 활용해 GIS 용도로 쓰는 것도 가능
(GIS = 공간 정보 시스템)

<단점>
- R은 일반인 입장에서 난이도가 높은 편
- 점점 개선되고 있지만 메모리 관리를 위해 C언어의 추가적인 학습 필요
- 정보보호에 약함 (개선중)
- 한국어 미지원
(주석을 한국어로 넣으면 오류 발생)

출처: R(프로그래밍 언어)
https://namu.wiki/w/R(%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D%20%EC%96%B8%EC%96%B4)

# data[].attributes.body
1. 접근성
(각종 무료 에디터, 온라인 공유)
2. 난이도
(특정분야를 위한 언어가 아니라서 상대적으로 쉽고 직관적)
3. 보편성
( 워크플로우의 모든 부분의 통합)

# data[].attributes.body
1. R에 비해 시각화가 떨어짐
2. R에 비해 패키지가 적음

# data[].attributes.headline
생활 속 경험에서 규칙 분석

# data[].attributes.subject
생활 속 경험에서 규칙 분석

# data[].attributes.body
여러 가지의 경우의 수가 발생하는 문제상황에서 이길 수 있는 방법을 패턴으로 분석하여 자신의 승리 전략을 짜보는 훈련