RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재후보

      빅데이터 분석을 위한 파티션 기반 시각화 알고리즘 = Partition-based Big Data Analysis and Visualization Algorithm

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107043940

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      오늘날 빅데이터로부터 유의미한 결과를 도출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에선 빅데이터의데이터의 영역들을 파티션(partition)으로 설정하고 각 파티션들의 대표 값을 계산하여 변수들 사이의 상관관계를 분석 할 수 있는 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 제안한다. 본 논문에선 파티션의 크기조절이 가능한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘의 파티션 크기 변화에 따른 시각화 결과를 비교분석하였다. 제안한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 검증하기 위해 의류 회사 ‘A’의 빅데이터를 분석하여 온도와 판매 가격 변화에 따른 상품의 판매량 변화를 분석하고 시각화하여 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
      번역하기

      오늘날 빅데이터로부터 유의미한 결과를 도출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에선 빅데이터의데이터의 영역들을 파티션(partition)으로 설정하고 각 파티션들의 대표 값을 계산하...

      오늘날 빅데이터로부터 유의미한 결과를 도출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에선 빅데이터의데이터의 영역들을 파티션(partition)으로 설정하고 각 파티션들의 대표 값을 계산하여 변수들 사이의 상관관계를 분석 할 수 있는 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 제안한다. 본 논문에선 파티션의 크기조절이 가능한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘의 파티션 크기 변화에 따른 시각화 결과를 비교분석하였다. 제안한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 검증하기 위해 의류 회사 ‘A’의 빅데이터를 분석하여 온도와 판매 가격 변화에 따른 상품의 판매량 변화를 분석하고 시각화하여 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 New York Times, "The Age of Big Data"

      2 M, Vojnovic, "Sampling based range partition methods for big data analytics" Microsoft Res., Microsoft Corp 2012

      3 S. Thomassey, "Sales Forecasts in Clothing Industry : The Key Success Factor of the Supply Chain Management" 128 (128): 470-483, 2010

      4 N. Liu, "Sales Forecasting for Fashion Retailing Service Industry : A Review" 2013 : 1-9, 2013

      5 L. Wu, "Navigating big data with high-throughput, energyefficient data partitioning" 41 (41): 249-260, 2013

      6 T. Choi, "Incorporating Social Media Observations and Bounded Rationality into Fashion Quick Response Supply Chains in the Big Data Era" 114 : 386-397, 2018

      7 S. Ren, "Fashion Sales Forecasting with a Panel Data-based Particle-filter Model" 45 (45): 411-421, 2015

      8 K. Au, "Fashion Retail Forecasting by Evolutionary Neural Networks" 114 (114): 615-630, 2018

      9 S. Jain, "Big Data in Fashion Industry" 254 (254): 2017

      10 D. Øivind, "Big Data Viewed Through the Lens of Management Fashion Theory" l (l): 2016

      1 New York Times, "The Age of Big Data"

      2 M, Vojnovic, "Sampling based range partition methods for big data analytics" Microsoft Res., Microsoft Corp 2012

      3 S. Thomassey, "Sales Forecasts in Clothing Industry : The Key Success Factor of the Supply Chain Management" 128 (128): 470-483, 2010

      4 N. Liu, "Sales Forecasting for Fashion Retailing Service Industry : A Review" 2013 : 1-9, 2013

      5 L. Wu, "Navigating big data with high-throughput, energyefficient data partitioning" 41 (41): 249-260, 2013

      6 T. Choi, "Incorporating Social Media Observations and Bounded Rationality into Fashion Quick Response Supply Chains in the Big Data Era" 114 : 386-397, 2018

      7 S. Ren, "Fashion Sales Forecasting with a Panel Data-based Particle-filter Model" 45 (45): 411-421, 2015

      8 K. Au, "Fashion Retail Forecasting by Evolutionary Neural Networks" 114 (114): 615-630, 2018

      9 S. Jain, "Big Data in Fashion Industry" 254 (254): 2017

      10 D. Øivind, "Big Data Viewed Through the Lens of Management Fashion Theory" l (l): 2016

      11 Y. Ni, "A Two-stage Dynamic Sales Forecasting Model for the Fashion Retail" 38 (38): 1529-1536, 2011

      12 W. K. Wong, "A Hybrid Intelligent Model for Medium-term Sales Forecasting in Fashion Retail Supply Chains using Extreme Learning Machine and Harmony Search Algorithm" 128 (128): 614-624, 2010

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2023 평가예정 계속평가 신청대상 (계속평가)
      2021-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2020-12-01 평가 등재후보 탈락 (계속평가)
      2018-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼