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Big data Analysis using Python in Agriculture Forestry and Fisheries

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Volume 5 Number 1 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.47-50
  • 저자
    So hee Kim, Min Soo Kang, Yong Gyu Jung
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A275004

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Big Data is coming rapidly in recent times and keep the vast amount of data was utilized them. These data are utilized in many fields in particular, based on the patient data in the medical field to increase the therapeutic effect, as well as re-incidence to better treatment, lowering the readmission rates increased the quality of life. In this paper it is practiced to report basis of the analysis and verification of data using python. And it can be analyzed the data through a simple formula, from Select reason of Python to how it used; by Press analysis of Agriculture, Forestry and Fisheries research. In this process, a simple formula can be used that expression for analyzing the actual data so it taking advantage of the use of functions in real life

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Research
 3. Simulation
  3.1 Farmers and farmer population practice
  3.2 Practice by city farm
 4. Conclusion
 References

키워드

Data Mining Weka Machine Learning Classification Python Equation

저자

  • So hee Kim [ Department of Medical IT Marketing, Eulji University, Korea ]
  • Min Soo Kang [ Department of Medical IT Marketing, Eulji University, Korea ]
  • Yong Gyu Jung [ Department of Medical IT Marketing, Eulji University, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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