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과학, IT 정보29

인스턴스와 스키마 그리고 데이터 모델이란 무엇인가? 1. 인스턴스와 스키마 (Instances and Schemas)에 대해서 인스턴스와 스키마는 데이터베이스에서 프로그래밍 언어의 유형과 변수와 유사합니다. 다음은 그 구성 요소에 대한 설명입니다. 스키마(Schema) 스키마는 데이터베이스의 논리적 구조를 나타내며, 데이터가 어떻게 구성되고 서로의 관계를 가지는지를 정의합니다. 데이터베이스의 청사진을 제공합니다. 예를 들어, 데이터베이스가 고객과 계정에 관한 정보 및 그들 간의 관계를 관리한다면, 스키마는 이러한 엔터티 간의 구조와 관계를 정의합니다. 물리적 스키마: 이것은 물리적 수준에서의 데이터베이스 설계를 나타냅니다. 데이터가 디스크와 같은 저장 장치에 어떻게 저장되는지에 대한 세부 정보를 포함합니다. 데이터 파일의 구조, 인덱싱 방법 등이 여기에 .. 2024. 3. 22.
회귀 분석(Regression Analysis)과 히스토그램(Histogram)을 통한 데이터 이해 1. 회귀 분석(Regression Analysis)이란? 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하고 이해하는 통계적 기법입니다. 종속 변수는 예측하고자 하는 변수이며, 독립 변수는 종속 변수에 영향을 미치는 변수들입니다. 일반적으로 회귀 분석은 주어진 데이터에 대한 관계를 설명하는 수학적 모델을 구축하고, 이를 사용하여 새로운 데이터의 종속 변수 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석의 주요 특징 모델링 회귀 분석은 주어진 데이터에 대한 관계를 나타내는 모델을 개발하는 것입니다. 이 모델은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 설명하기 위해 사용됩니다. 파라미터 추정 회귀 분석 모델은 일반적으로 모수를 포함하며, 이러한 모수는 주어진 데이터에 대한 최적의 적합을 실현하는데 .. 2024. 3. 22.
데이터 속성의 부분집합은 어떻게 선택하는 걸까? 1. 속성 부분 집합 선택이란 무엇일까? 속성 부분 집합 선택(Attribute Subset Selection)은 데이터의 차원을 줄이는 또 다른 방법입니다. 속성 부분 집합 선택은 데이터의 차원을 줄이고 분석을 더 효과적으로 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 불필요하거나 중복된 속성을 제거함으로써 모델의 복잡성을 줄이고 더 간결하고 효율적인 데이터 표현을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 분석 작업의 성능을 향상시킬 수 있으며, 과적합과 같은 문제를 방지할 수 있습니다. 중복된 속성 한개 이상의 다른 속성에 이미 포함된 정보를 중복해서 가지고 있는 속성입니다. 예를 들어, 제품의 구매가격과 납부한 세금액은 대부분의 정보를 중복하여 갖고 있습니다. 불필요한 속성 해당 데이터 마이닝 작업에 유용한 정보를 담.. 2024. 3. 21.
데이터 추상화 수준 (Levels of Abstraction)에 대해 알아보자 데이터 추상화 수준은 데이터베이스 시스템에서 데이터를 관리하고 표현하는 방식을 설명하는 개념입니다. 각 수준은 특정 관점에서 데이터를 다루며, 사용자와 데이터베이스 시스템 간의 상호 작용을 정의합니다. 1. 주요 추상화 수준이란? 물리적 수준 (Physical Level) 레코드(예: 고객)가 물리적 장치에 저장되는 방식을 설명합니다. 이 수준에서는 데이터베이스 내부의 물리적 구조에 관련된 세부 정보가 포함됩니다. 예를 들어, 데이터가 디스크에 저장되는 방식이나 인덱스의 구조 등이 이에 해당합니다. 데이터베이스에서 레코드의 저장 방법, 인덱스 구조, 데이터 파일의 배치 방식 등이 물리적 수준에 해당합니다. 논리적 수준 (Logical Level) 데이터베이스에 저장된 데이터와 데이터 간의 관계를 설명합니.. 2024. 3. 21.

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