ADsP 요약 1과목 데이터의 이해

1장 데이터 이해

존재론적 특징은 객관적 사실로써의 개별 데이터이다. 데이터가 축적되면 추정과 추정을 하는 다항적 특성을 가진다.

정성적데이터는 질적 자료 / 정량적 데이터 양적 자료이다.

 

 

학습했던 것들이 어떻게 출제되는지 확인하면서 풀 것!

암묵지 : 학습과 체험을 통한 노하우 / 형식지 : 형상화된 지식

4가지가 가중치 문항이 더 크다.

 

DBMS의 발전과정 DBMS의 등장이유

파일 시스템이 그 전에 존재했는데, 중복성과 종속성이 있었다

다른 부서에서 파일을 관리할 때 a에서 사용하면 b,c부서에서 사용할 수 없고, 

데이터의 구조가 응용프로그램에 종속되어 있다는 문제가 있었다.

 

3세대 : 연관된 변수 함수를 묶어서 DB를 만든 것, 키워드 객체와 클래스와 상속

정규화는 기사시험에서 나온다.

통합 - 중복되지 않음, 저장 - 특정매체, 공용 - 공동으로 이용, 변화 - 항상 현재의 정확성 유지

OLTP- 실시간으로 데이터가 조회 및 갱신 / OLAP - 데이터 기반으로 분석하는 솔루션

 

DW  / DM - DW보다 더  특정화되고 작은 범위 / 제공자의 범위가 다르다.

1. 주제지향성 - 다향한 주제로 부류된 형태

2. 통합성 - 일관성을 의미한다.

3. 시계열성 - 연속된 시계열 데이터를 관리

4. 데이터 비휘발성 -ㅊ 읽기 전용의 데이터

 

CRM - 우수 고객 쿠폰 제공 / SCM - 공공망 관리를 최적화 하는 솔루션

EAI는 ADP에서 차트목록으로 구성되어 있는 것 / EDW - DW의 확장된 개념

 

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2장 데이터의 가치와 미래

 

1. 변수관의 상관관계

2. 유형분석

3. 최적화 메커니즘 찾아가는 방법

기계학습 - 데이터를 학습시켜 예측 모형을 만듬

3장 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

 

데이터 레이크 - 구조화 되지 않은 데이터 저장소, 사용 준비 될 때 까지 원시상태로 보관

서비타이제이션 - 정수기회사

마이데이터 - 개인의 신용정보를 활용하게 하고 유용한 맞춤형 서비스를 받는 것