ADsP 3과목 3-1 데이터 변경 및 요약 | 정리📝

데이터웨어하우스와 데이터마트를 비교하며 암기해 주세요
사분위수에 대한 문제는 꼭 나오니 범위의 의미도 꼼꼼하게 봐주세요

 

3. 데이터 마트

1. 데이터 변경 및 요약

데이터 모델링: 정보 시스템을 설계하는 과정에서 데이터의 구조, 관계, 제약조건 등을 명시적으로 표현하는 과정

• 데이터 웨어하우스나 데이터 마트는 데이터 모델링의 일부
• 각각 기업 전체와 특정 부서나 기능에 초점을 맞춘 데이터의 집합(저장소)을 의미하므로 제공하는 기능과 범위에 따라 두 개념을 구분함

데이터 웨어하우스: 데이터를 정리해 보관한 창고 - 트레이더스
기업 내의 의사결정지원 어플리케이션에 정보 기반을 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장 공간

• 세분화함으로써 관련 정보에 대한 접근을 훨씬 더 쉽게 함
• ETL: 주기적으로 내외부 데이터베이스로부터 정보를 추출하고 정해진 규약에 따라 정보를 변환한 후에 데이터 웨어하우스에 정보를 저장함
• 시간의 흐름에 따라 변화하는 값을 저장함
• 데이터의 주제 지향성
• 데이터 통합
• 데이터의 시계열성
• 데이터의 비휘발성

 

데이터 마트: 업무를 위해 가공된 데이터. 목적에 따라 구성함 - 이마트

• 데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치함
  데이터 웨어하우스의 한 부분으로 사용자의 요구 항목에 부합하기 위한 시스템
• 데이터 웨어하우스로부터 구축된 데이터 속에서 한가지 주제 또는 한 부서 중심으로 구축된 소규모, 단일 주제의 웨어하우스
  재무, 생산, 운영과 같이 특정 조직의 특정 업무 분야에 초점을 맞추어 구축됨
• 해당 분야에 대한 전문성만 갖추고 있다면 구축하는 것이 용이함
• 예측 가능한 질의에 대해 매우 빠르게 응답할 수 있도록 데이터를 제공하는 시스템 
•  

  

  
  데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 구분 기준은 제공자의 기능 및 범위
  
  
• 요약 변수: 원래 데이터로부터 기본적인 통계 자료를 추출한 변수. 기초 통계자료 금액, 회수 등 데이터 분석을 위해 만들어지는 변수
  다양한 모델에 활용 가능(재활용성 높음)
• 파생 변수: 특정한 목적을 갖고 조건을 만족하는 변수를 새롭게 생성한 것
  의미를 부여한 변수. 주관적일 수 있으므로 논리적 타당성이 필요함
  ex) 세분화, 캠페인 반응 예측에 활용

 

reshape 패키지: melt()와 cast()라는 2개의 핵심 함수가 있음

sqldf 패키지: R에서 sql의 명령어를 사용 가능하게 해주는 패키지