반응형 공간분석2 데이터 분석 기법의 이해 1. 데이터 처리 과정 - 데이터 분석을 위해서는 데이터웨어하우스(DW)나 데이터마트(DM)를 통해 분석 데이터를 구성 - 신규데이터나 DW에 없는 데이터는 기존 운영시스템(legacy)에서 직접 가져오거나 운영 데이터 저장소(ODS)에서 정제된 데이터를 가져와서 DW의 데이터와 결합하여 활용 2. 시각화 기법 - 가장 낮은 수준의 분석이지만 잘 사용하면 복잡한 분석보다 더 휴욜적이며, 대용량 데이터를 다룰 때와 탐색적 분석을 할 때 시각화는 필수임 3. 공간분석 - 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화하는 분석으로 지도 위에 관련된 속성들을 생성하고 크기 모양, 선 굵기 등을 구분하여 인사이트를 얻음 4. 탐색적 자료분석(EDA) - 다양한 차원과 값을 조합해 가며 특이점이나 의미 있는 사실을 도출하고.. 2021. 10. 30. 데이터 분석 개요 오늘은 데이터 준전문가 3장 데이터 분석의 개요에 대해 정리해보려 한다. 핵심 키워드로는 시각화, 탐색적 자료 분석, 공간분석, 시뮬레이션, 데이터 마이닝, 최적화에 대한 데이터 분석 개요가 있다. 시각화는 가장 낮은 수준의 분석으로 복잡한 분석보다도 더 효율적이다. 대용량 데이터를 다루는 빅데이터 분석에서 시각화는 필수이다. 탐색적 자료 분석은 다양한 차원과 값을 조합해가며 특이한 점이나 의미 있는 사실을 도출하고 분석의 최종 목적을 달성해과는 과정으로 데이터의 특징과 내재하는 구조적 관계를 알아내기 위한 기법의 통칭이다. 탐색적 자료 분석의 4가지 주제로는 저항성의 강조, 잔차 계산, 자료 변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성이 있다. 공간분석은 공간적 차원과 관련된 속성들을 시각화하는 분석이다. 시.. 2021. 8. 6. 이전 1 다음 반응형
