본문 바로가기
KNIME | KNIME을 활용한 텍스트 분석 이번 Part에서는 KNIME으로 텍스트 분석에 대해 알아보려고 해요! Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크) Part. 2 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? (링크) Part. 3 잘 안 보이니까 시각화 해주세요! (링크) Part. 4 KNIME을 활용한 이미지 분석 (링크) Part. 5 KNIME을 활용한 텍스트 분석 Q1. 텍스트 분석이라는 것이 무엇인가요? A1. 비정형 텍스트 데이터를 통해 인사이트를 도출하기 위한 분석작업이에요. 특정 상품의 리뷰를 분석할 수 있고, 문서의 카테고리를 분류할 수 있어요. 또한, ChatGPT같은 AI 챗봇도 텍스트 분석의 한 종류예요. 워드클라우드 기사 분류 Q2. 텍스트 분석은 어떤식으로 진행이 되나요?? A2. 텍스트 분석도 앞서 다루.. 2023. 6. 29.
KNIME | KNIME을 활용한 이미지 분석 이번 Part에서는 KNIME으로 이미지 분석을 하는 방법에 대해 알아보고자 해요! Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크) Part. 2 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? (링크) Part. 3 잘 안 보이니까 시각화 해주세요! (링크) Part. 4 KNIME을 활용한 이미지 분석 Q1. 이미지 분석이란 무엇인가요? A1. 컴퓨터에서 이미지란 화면을 구성하는 가장 기본 단위인 픽셀의 집합이라고 생각하시면 될 것 같아요! 즉, 디지털 데이터로 표현이 가능한 카메라로 찍은 사진, 동영상, 일러스트레이션 등이 있어요. 이미지 분석에는 여러 개의 분야들이 있는데, 이미지 내의 물건이나 사람과 같이 개체를 탐지할 수 있고, 특정 기준으로 이미지를 분류할 수도 있어요. 개체 탐지 이미지 분류 .. 2023. 4. 27.
KNIME | 잘 안 보이니까 시각화 해주세요! 이번 Part에서는 KNIME으로 데이터를 활용하는 방법 중 하나인 데이터 시각화를 알아보고자 해요! 데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트 등과 같이 시각적 요소를 활용해 나타내는 것을 뜻해요. 시각화를 통해 한 눈에 파악하기 어려운 정보를 보다 쉽게 이해할 수 있고, 데이터를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있어요. Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크) Part. 2 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? (링크) Part. 3 잘 안 보이니까 시각화 해주세요! Q1. 시각화라면 막대그래프, 선그래프 이런 것을 말하나요?? A1. 네! 맞아요! 질문처럼 아주 간단한 그래프부터 복잡한 그래프까지 아주 다양하게 있어요! 아래의 이미지를 참고해주세요! 최상단의 행부터 각각 Dis.. 2023. 2. 22.
KNIME | 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? Part. 1에서는 KNIME에 대해 간략하게 설명해 드렸어요! 이번 시간에는 데이터 분석의 첫 단계인 데이터 전처리에 대해 말씀드릴게요. Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크) Part. 2 데이터 전처리 Q1. 데이터도 알겠고, 처리도 알겠는데, 전처리는 뭔가요? A1. 전처리라는 용어는 말 그대로 ‘전’ + ‘처리’, 작업을 하기 전 원재료를 가공하는 것을 말해요. 영어로는 ‘preprocessing’ 이라고 하죠! 예를 들면, 데이터의 형태를 통일시켜야 할 때가 있어요! 왼쪽 생년월일을 보면 여러 형식으로 저장되어 있어요! 모든 방식이 날짜를 뜻하지만, 숫자의 길이도 다르고 숫자 사이를 구분하는 문자(‘-‘ 나 ‘/’)도 다르죠? 보기에도 힘들고, 컴퓨터조차 날짜로 인식하지 못해요. .. 2022. 11. 23.
KNIME | KNIME이라고 들어봤어요? 코딩 없이도 데이터 분석을 할 수 있다 NOW 엑셈 뉴스레터를 통해 데이터 분석 플랫폼인 ‘KNIME’에 대해서 설명을 드리려고 해요. 총 5 Part로 나누어 진행되니 기대해주세요! Part.1 KNIME Q1. KNIME이 무엇인가요? A1. 질문에 답하기 전에 데이터 분석을 먼저 알아볼까 해요. 데이터 분석이란, 원시데이터를 가공해 의미있는 데이터를 만들고 의사 결정에 도움이 되는 정보를 이끌어내는 것을 뜻해요. 원시데이터는 여러가지가 될 수 있어요! 키, 댐 수위 변화, 평점, 성별, 나이, 뉴스기사, 음성, 사진(각각 연속형, 시계열, 이산형, 이진데이터, 문자열, 소리, 이미지 데이터) 등을 예로 들 수 있겠네요. 이러한 원시데이터를 사람이 직접 톺아보며 유의미한 정보를 찾기에는 매우 번잡하고.. 2022. 9. 27.