<1문항>

1) 데이터의 대규모화 : 전통적 분석에 비해 빅데이터 분석은 분석 대상 데이터의 규모가 크                         다는 차이점이 있음.

2) 데이터 분석 목적 달성 : 전통적 분석으로 실현되기 어려웠던 통계적 분석, 확률적 분석,                              인지 분석, 자동화된 의사결정 등의 목적 달성이 가능해짐.

3) 데이터 다양화 :　전통적 데이터 분석-정형 데이터 분석 중심

빅데이터 분석-사진, 동영상, 텍스트 등을 모두 포함한 비정형 데이터까                                    지 활용.

4) 데이터 확장 : 전통적 데이터 분석-조직 내부의 데이터 분석 중심.

빅데이터 분석-웹상, SNS 상의 외부데이터 활용.

<2문항>

1)정제(Cleansing) : 수집된 데이터의 불일치성을 교정하기 위한 과정으로 빠진 값(Missing                       value)을 처리하고 데이터 속에 있는 노이즈(noise)를 제거하는 과정.

2)필터링(Filtering) :　데이터 활용 목적에 맞지 않는 정보는 필터링으로 제거하여 분석 시간                       을 단축하고 저장 공간을 효율적으로 활용하도록 하며  비정형 데이터                       는 데이터 마이닝을 통해 오류나 중복을 제거하여 저품질 데이터를 개                       선 처리하는 과정.

이때 자연어 처리 및 기계학습과 같은 기술을 적용할 수 있음.

3)유형변환(Transformation) : 데이터의 유형을 변환하여 분석이 용이한 형태로 변환하는 과                               정