마인드 맵 갤러리 5장. 데이터 제품 개발
데이터 사이언스 이론 및 실제 5장 데이터 제품 개발은 데이터를 통해 사용자가 특정 목표를 달성하도록 도울 수 있는 제품을 의미합니다. 데이터 사이언스 프로젝트 프로세스의 모든 활동이 포함됩니다.
2023-10-22 15:16:23에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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데이터 제품 개발
정의
데이터를 통해 사용자가 목표 중 하나를 달성할 수 있도록 도와줄 수 있는 제품을 말합니다.
데이터 제품 개발에는 데이터 과학 프로젝트 프로세스의 모든 활동이 포함됩니다.
인간 사용자뿐만 아니라 컴퓨터, 기타 소프트웨어 및 하드웨어 시스템도 포함
데이터 제품은 다양한 형태로 존재합니다.
데이터 처리
단일 위도 변환
다차원 변환
주요 링크
데이터 주짓수
핵심기술
주요 특징
데이터 중심
데이터 기반
데이터 집약적
데이터 패러다임
Facebook의 70개 이상의 성별 - 데이터 패러다임과 지식 패러다임의 차이
다양성
데이터 제품
정보제품
지식제품
스마트 제품
계층
콘텐츠 제품
응용제품
서비스 제품
의사결정 제품
값 추가
창의적으로 일하다
비판적으로 생각하다
호기심으로 물어보세요
데이터 객체 캡슐화
데이터 시스템 개발
통합 애플리케이션
부가 서비스
파생 서비스
주요 활동
기본 원리
기술 3점, 관리 7점, 데이터 12점입니다.
데이터는 데이터산업 발전의 원재료이다
데이터 사이언티스트의 지혜는 데이터 제품 개발의 부가가치를 창출하는 주요 원천입니다.
사용자 경험은 데이터 제품의 주요 평가 지표입니다.
활동 요소
창의적인 디자인
데이터 통찰력
심상
스토리 설명
가상화
주문형 서비스
맞춤형 서비스
보안 및 개인정보 보호
사용자 경험
정책 분석
데이터 주짓수
데이터를 제품으로 바꾸는 기술
제품 개발에는 예술적 품질이 높아야 합니다.
사용자 중심의 제품 개발을 목표로 함
디제이 파틸
디자인적 사고를 소개하다
드롭 다운 목록
단일 버튼
스마트 알림
기타 솔루션
인간-기계 협업 지원
아마존 기계식 터크
참가자들의 긴 꼬리
노동 유연성 확보
작은 일
나중에 지불 모델
자격심사
낮은 데이터 처리 비용
사용자 유지에 능숙함
뛰어난 제품 디자인
국민으로부터 얻은 데이터, 국민이 사용하는 데이터
데이터 메스꺼움 유발 방지
발생 가능한 부산물이나 부정적 영향 추정
재현율, 정밀도율, 응답 시간 간의 관계를 올바르게 처리합니다.
검색 엔진에 결과 반환
검색 엔진의 케이터링 광고 정보
검색 엔진의 도서 광고 정보
사용자 경험의 중요성
사용자 인지 행동의 주관성에 주의를 기울이세요
오류와 넌센스는 대상 사용자가 인식할 가능성이 더 높으며 전체 데이터 제품에 대한 잘못된 인식을 생성합니다.
더 많은 사용자를 모집하고 효과적인 데이터를 확보하세요
사용자가 제공해야 하는 정보는 무엇이며, 이 정보가 데이터 제품 개발 요구 사항을 충족하는지 여부
이용자에게 개인정보 제공을 요구하는 경우에는 수집 범위, 목적, 약속된 이용방법, 향후 이용자에게 반환되는 서비스 등을 명확히 알려 주어야 합니다.
실패를 예측하고 좋은 사용자 경험을 보장하세요
데이터 기능
데이터 관리
데이터의 획득, 저장, 통합, 분석, 응용, 표현, 보관, 파기 등 다양한 형태의 존재. 진화의 과정
데이터 거버넌스
데이터 자원 및 적용 프로세스 중 관련 통제 활동 성과 및 위험 관리 모음
데이터 처리
데이터 작업의 시스템 실행
데이터 전략
데이터 작업 수행에 대한 조직의 비전, 목적, 목표 및 원칙
데이터 아키텍처
데이터 요소 구조, 인터페이스 및 이들의 상호 관계와 같은 추상화를 위한 프레임워크
데이터 수명주기
원시 데이터를 행동과 지식으로 변환하는 일련의 프로세스
메타데이터
데이터 또는 데이터 요소에 대한 데이터
데이터 요소
표현과 허용 가능한 값을 식별하는 데이터 단위를 정의하는 일련의 속성 조항이 있습니다.
메인 데이터
조직의 시스템과 부서 간에 공유해야 하는 핵심 비즈니스 엔터티 데이터
데이터 관리 원칙
데이터는 가치가 있습니다
데이터 관리 요구 사항은 비즈니스 요구 사항에 맞춰 조정됩니다.
데이터 관리에는 다양한 기술이 필요합니다
데이터 관리는 수명주기 관리입니다
CMM
주요 프로세스 영역
데이터 전략
데이터 거버넌스
데이터 품질
데이터 작업
플랫폼 및 아키텍처
보조 프로세스
성숙도
실행 레벨
이미 관리됨
정의된 수준
측정된 수준
최적화된 수준
성숙도 평가
시작하다
진단
설립하다
행동
공부하다
데이터 전략
데이터 전략은 조직의 데이터 관리 비전과 기능 청사진을 통합적으로 관리하는 것입니다.
미국 국방부 데이터 전략 프레임워크
보이는
얻기 쉬운
이해할 수 있는
협회
신뢰할 수 있는
상호 운용 가능
안전
데이터 전략 포지셔닝
데이터 전략은 데이터 관리 목표를 정의해야 할 뿐만 아니라 이러한 관리 목표를 달성하는 방법에 대한 구체적인 실행 계획과 데이터 관리 목표를 동적으로 조정하기 위한 메커니즘을 제공해야 합니다.
데이터 전략 목표
데이터 중심 조직을 정의하거나 데이터 중심 문화를 조성하고, 데이터를 조직 의사결정 활동의 원동력으로 활용하여 조직의 민첩성을 높여 조직의 핵심 경쟁력을 향상시킨다.
데이터 전략의 초점
데이터 집약적인 문제
데이터 전략의 범위
중국
유럽
미국
영국
독일
일본
빅데이터 발전 촉진을 위한 실천계획
데이터 거버넌스
데이터 관리 관리
메인 콘텐츠
데이터 이해
IBM이 제안하는 기업 데이터 관리의 범위
거래 데이터
메인 데이터
메타데이터
관계형 데이터
데이터 이해관계자 식별 및 분석
데이터부서 신설
행동강령 제정
데이터 관리 정책 및 목표 결정
직무의 정의
비상계획 및 비상관리
레벨 보호 및 분류 관리
효과적인 감독 및 동적 최적화
기본 프로세스
계획
구현하다
조사하다
개선하다
DGI 데이터 거버넌스 프레임워크
규칙을 적극적으로 정의하거나 순서 지정
데이터 이해관계자에게 지속적인 다기능 보호 및 서비스 제공
규정 위반으로 인해 발생하는 문제에 대한 대응 및 해결
데이터 보안, 개인 정보 보호, 도덕성 및 윤리
데이터 보안
주요 자원
시스템 손상 후 부분 기능을 복원하는 기능
중요한 자원
중요한 보안 취약점 및 보안 사고를 발견하고, 시스템이 침해된 후 일정 시간 내에 일부 기능을 복구할 수 있습니다.
주요 자원
보안 취약점 및 보안 사고를 발견하고, 시스템 손상 후 대부분의 기능을 신속하게 복구할 수 있습니다.
모든 리소스
보안취약점 및 보안사고를 탐지하고, 시스템 침해 후 신속하게 모든 기능을 복구할 수 있습니다.
P^2DR 모델
데이터 편향
데이터 소스, 선택 편향
생존 편향
데이터 처리 및 준비 편향
버크슨의 역설
알고리즘 및 모델 선택 편향
A/B 테스트
분석 결과의 해석 및 제시에 대한 편견
심슨의 역설
알고리즘 차별
빅데이터 친숙도
데이터 공격
데이터 공격과 Google 폭탄
구글 바밍(Google Bombing)이란 검색 엔진에서 타인의 불리한 보도에 대한 기사나 웹페이지의 클릭률을 높이기 위해 인위적으로 악의적으로 앵커 텍스트를 구성하는 것을 말합니다. 이러한 기사나 웹사이트가 검색 주제와 관련이 없더라도
개인 정보 보호
Cambridge Analytica 데이터 스캔들