다양한 미디어와 소셜 미디어의 바다에서 필요한 비정형 데이터를 효율적으로 찾아내는 것은 종종 대단히 복잡한 과정일 수 있습니다. 하지만, 아래에 제시된 다양한 데이터베이스와 분석 플랫폼을 통해 이러한 과정이 훨씬 수월해질 수 있습니다. 각각의 리소스는 비정형 미디어 정보의 수집과 분석에 특화되어 있으며, 이를 통해 얻은 인사이트는 비즈니스 전략, 시장 분석, 사회적 동향 파악 등 여러 분야에서 귀중한 자산이 될 수 있습니다.
이들 플랫폼을 활용하여 데이터 주도적인 결정을 내리고, 보다 명확한 미래 전망을 그려볼 수 있기를 바랍니다. "AI 예측 지식 창고"는 이러한 여정에 있어서 여러분의 나침반이 되고자 합니다.
글로벌 미디어 데이터베이스 및 분석 플랫폼
- GDELT 프로젝트 (GDELT Project) - www.gdeltproject.org: 세계 방송, 인쇄, 웹 뉴스를 모니터링하는 종합 데이터베이스.
- 이벤트 레지스트리 (Event Registry) - eventregistry.org: 전 세계 뉴스를 수집 및 분석하여 다양한 이벤트와 미디어 동향에 대한 통찰력 제공.
- 미디어 클라우드 (Media Cloud) - mediacloud.org: 미디어 동향, 내러티브 및 영향력을 분석하기 위한 오픈 소스 플랫폼.
뉴스 집계 및 분석 서비스
- 렉시스넥시스 (LexisNexis) - www.lexisnexis.com: 전 세계 뉴스 및 법률 문서 아카이브 제공.
- 팩티바 (Factiva, 다우존스 제공) - www.dowjones.com/products/factiva: 글로벌 뉴스 및 비즈니스 정보, 미디어 분석 제공.
- 멜트워터 (Meltwater) - www.meltwater.com: 미디어 모니터링 및 분석에 특화, 미디어 커버리지 및 영향력 분석 제공.
소셜 미디어 분석 플랫폼
- 브랜드워치 (Brandwatch) - www.brandwatch.com: 소셜 미디어 트렌드, 감정 및 청중 참여 모니터링.
- 토크워커 (Talkwalker) - www.talkwalker.com: 온라인 대화 및 미디어 커버리지 추적을 위한 소셜 리스닝 및 분석 도구.
오픈 소스 인텔리전스 (OSINT) 도구
- 벨링캣 디지털 툴킷 (Bellingcat's Digital Toolkit) - www.bellingcat.com: 미디어 모니터링 및 분석을 포함한 오픈 소스 조사를 위한 리소스를 제공.
학술 및 연구 지향 데이터베이스
- 프로퀘스트 (ProQuest) - www.proquest.com: 학술 및 저널리즘 콘텐츠에 대한 접근 제공.
- 인터넷 아카이브 (The Internet Archive) - archive.org: 웹 페이지, 책, 멀티미디어 등을 무료로 접근할 수 있는 디지털 도서관.
정부 및 공공 데이터셋
- 유럽 미디어 모니터 (EMM, European Media Monitor) - emm.newsbrief.eu: 유럽 전역의 다양한 미디어 채널 뉴스 모니터링 및 분석.
- UNdata - data.un.org: 미디어 및 커뮤니케이션 관련 데이터를 포함한 다양한 데이터셋 제공.
방송 미디어 모니터링
- TV 아이즈 (TV Eyes) - www.tveyes.com: TV 및 라디오 방송 실시간 접근을 제공하는 방송 미디어 모니터링 서비스.
뉴스 감정 분석 도구
- 에일리언 (Aylien) - aylien.com: AI를 사용하여 뉴스 콘텐츠의 동향, 감정, 기타 통찰력 분석.
이 목록은 미디어 데이터베이스, 뉴스 분석, 소셜 미디어 분석, 학술 콘텐츠 접근 등 다양한 미디어 정보 제공 플랫폼을 포함합니다.
이 목록은 미디어 데이터베이스, 뉴스 분석, 소셜 미디어 분석, 학술 콘텐츠 접근 등 다양한 미디어 정보 제공 플랫폼을 포함합니다. 성공적인 예측 모델링 여정을 위해 필요한 모든 리소스를 제공하는 이 블로그가 여러분의 미래 예측 활동에 가치 있는 파트너가 되길 바랍니다.
"AI 예측 지식 창고"에서는 수요 예측과 가격 예측을 위한 머신러닝 및 딥러닝 기법과 데이터 소스를 모아놓았습니다. 이 블로그는 데이터 과학과 인공지능의 최전선에서 활용되는 다양한 알고리즘과 모델링 접근법을 소개하며, 특히 파이썬 Package 나 아마존 AWS 알로리즘을 활용한 수요 예측 또는 가격 예측의 실전 개발에 필요한 실용적인 지식과 가이드를 제공합니다. 방문자들은 여기에서 딥 러닝 시계열 예측 또는 머신 러닝 시계열 예측을 하기 위해 복잡한 시장 데이터를 해석하고, 예측 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 그리고, 주식 가격 예측, 주택 가격 예측, 농산물 가격 예측, 여러 가지 수요 예측에 대한 사례를 소개하고 있습니다.
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