1. 데이터 분석과 빅데이터 분석의 차이점에 4가지에 대해서 설명하시오


- 빅 데이터는 많은 양의 복잡한 데이터로 기존의 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어를 사용하여 처리하기가 어렵습니다. 
데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고 의사 결정을 지원한다는 목표로 데이터를 검사, 정리, 변형 및 모델링하는 프로세스입니다.

-빅 데이터와 데이터 분석의 또 다른 중요한 차이점은 사용법입니다. 큰 데이터의 사용은 시스템 병목 현상, 대규모 데이터 처리 시스템 및 확장 성이 뛰어난 분산 시스템을 식별하는 것입니다. 
데이터 분석의 사용은 결론을 내리고 결정을 내리고 중요한 비즈니스 통찰력을 얻는 것입니다.


-전문직 

빅 데이터는 빅 데이터 전문가가 처리하는 반면 데이터 분석은 데이터 분석가가 처리합니다

-필요한 기술

또한 빅 데이터 애널리스트는 프로그래밍, NoSQL 데이터베이스, Hadoop과 같은 분산 시스템 및 프레임 워크에 대한 지식이 필요합니다.
반면 데이터 애널리스트는 프로그래밍, 통계 및 수학에 대한 지식이 있어야합니다.

- 관련분야

금융 서비스, 통신, 정보 기술 및 소매 업계에서 큰 데이터가 발견되는 반면 
데이터 분석은 비즈니스, 과학, 건강 관리, 에너지 관리 및 정보 기술에 사용됩니다.



2.데이터 전처리 기술3가지 무엇인지 명칭을 작성하고, 그 개념에 대해 설명하시오 

- 빅데이터 전처리 
빅데이터 분석 목적에 적합한 데이터 목록작성 확보 가능여부 점검
수집한 데이터를 저장소에 적재하기 위한 작업

-데이터 변환
다양한 형식으로 수집된 데이터를 분석에 용이하도록 일관성 있는 형식으로 변환
평활화 : 데이터로 잡음을 제거하기 위해 데이터 추세에 벗어난느 값들을 변환
집계 : 다양한 차원의 방법으로 데이터를 요약
일반화 : 특정구간에 분포하는 값으로 스케일 변화

-데이터 정제
수집된 데이터의 불일치성을 교정하기 위한 방식
결측치 처리 이상치,잡을 처리 기술활용

-데이터 축소
분석에 불필요한 데이터를 축소하여 고유한 특성은 손상되지 않도록 하고 분석에 대한 효율성을 증대

-데이터 세분화
보유한 데이터를 특정요소 기반으로 비슷한 데이터를 그룹화 하여 나눔