ADsP 빈출개념 요약정리

목차

1. 데이터 이해
2. 데이터의 분석 기획
3. 데이터 분석

본문내용

1. 데이터 이해
#. 암묵지와 형식지의 상호작용
- 공통화 : 암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려줌
- 표출화 : 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환
- 연결화 : 책, 교본에 자신이 알고있는 새로운 지식을 추가
- 내면화 : 만들어진 책, 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득

#. 데이터와 정보의 관계
- Data : 가공하기 전의 순수한 수치나 기호
- Information : 데이터의 가공, 상관관계 간 이해를 통해 패턴 인식, 의미부여
- Knowledge : 상호 연결된 정보 패턴을 이해, 예측한 결과물
- Wisdom : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 아이디어

#. 데이터 베이스 vs 데이터웨어하우스
- 데이터 베이스 특징 : 통합된 데이터, 저장된 데이터(정량적, 무결성), 공용데이터, 변화되는 데이터
- 설계순서 : 요구조건 분석 - 개념적 설계 - 논리적 설계 - 물리적 설계 - 구현
+) 데이터웨어하우스 : 기업의 의사결정을 지원할 수 있는 분석 정보를 제공하는 데이터 베이스, 데이터 통합(일관된 형식), 데이터의 시계열성(시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 반영), 주제지향적(주제에 따라 분류, 저장, 관리), 비휘발성
+) 데이터 마트

#. 스키마와 인스턴스
- 스키마 : 데이터 베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건
- 인스턴스 : 스키마에 따라 실제 저장된 값

#. DBMS(데이터베이스관리시스템) → 사용자와 데이터 베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 처리하고 데이터 베이스를 관리, 파일 시스템의 데이터 중복, 데이터 종속문제 해결
- 1세대 : 네트워크 DBMS, 계층 DBMS → 복잡, 변경어려움
- 2세대 : 관계 DBMS(RDBMS) → 테이블 형태로 구성 예) MySQL
: 시스템 안정성 대규모 정보처리 가능, 복잡한 정보 구조의 모델링 어려움
- 3세대 : 객체지향 DBMS(사용자 데이터 구조 및 연산을 정의할 수 있는 확장성, 재사용성 및 우수한 질의 가능)

참고 자료

없음