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빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158

다중공선성 안녕하세요! 오늘은 다중공선성에 대해 알아보겠습니다. 다중공선성은 데이터 분석에서 자주 마주치는 문제 중 하나로, 회귀 분석 등에서 중요한 개념입니다. 함께 다중공선성의 의미와 원인, 영향 등을 자세히 살펴보겠습니다. [1: 다중공선성이란?] 다중공선성은 회귀 분석 모델에서 독립 변수들 사이에 강한 상관관계가 있어 모델의 정확도를 해칠 수 있는 현상입니다. 이로 인해 회귀 계수의 추정이 불안정해지고, 변수의 영향력을 정확하게 평가하기 어려워집니다. [2: 다중공선성의 원인] 다중공선성은 주로 독립 변수들 사이의 높은 상관관계로 발생합니다. 예를 들어, 키와 몸무게라는 두 변수가 강한 상관관계를 가질 때, 회귀 모델에서 이 두 변수가 함께 사용될 때 다중공선성이 발생할 수 있습니다. [3: 다중공선성의 영.. 2023. 8. 9.
로그데이터 수집 시스템 안녕하세요, 여러분! 오늘은 로그데이터 수집 시스템에 대해 알아보겠습니다. 로그데이터는 시스템, 네트워크, 응용프로그램 등에서 발생하는 다양한 이벤트와 정보를 기록하는 중요한 데이터입니다. 이 로그데이터를 효율적으로 수집하고 관리하는 시스템이 바로 로그데이터 수집 시스템입니다. 함께 자세히 알아보도록 하겠습니다! [1: 로그데이터란?] 로그데이터는 시스템과 응용프로그램에서 발생하는 다양한 이벤트와 정보를 기록한 데이터입니다. 이러한 이벤트들은 오류 로그, 접속 로그, 성능 로그 등 다양한 유형이 있습니다. 로그데이터는 문제 해결, 보안 감시, 성능 향상 등 다양한 용도로 사용되며, 기업의 중요한 자산이 됩니다. [2: 로그데이터 수집 시스템의 필요성] 로그데이터 수집 시스템은 기업에게 많은 이점을 제공합.. 2023. 8. 6.
DIKW : 데이터(Data), 정보(Information), 지식(Knowledge), 지혜(Wisdom) 안녕하세요, 여러분! 오늘은 데이터와 정보의 가치에 대해 알아보는 DIKW에 대해 살펴보겠습니다. DIKW는 데이터(Data), 정보(Information), 지식(Knowledge), 지혜(Wisdom)의 구조를 나타내는 개념으로, 데이터로부터 지혜까지의 계층적인 변화를 의미합니다. 함께 자세히 알아보도록 하겠습니다! [1: 데이터 (Data)] DIKW의 시작은 데이터입니다. 데이터는 순수한 사실과 수치로 이루어진 원시적인 형태의 정보를 의미합니다. 예를 들어, 온도, 날짜, 시간 등이 데이터에 해당합니다. 예를 들어, 온도 데이터가 "30도"라면, 이는 순수한 수치로만 표현된 데이터입니다. [2: 정보 (Information)] 데이터가 가공되어 의미를 갖추게 되면 정보가 됩니다. 정보는 의사 결정.. 2023. 8. 5.
ETL, ODS, CDC, EAI, ESB 안녕하세요, 여러분! 오늘은 데이터 관련 기술들인 ETL, ODS, CDC, EAI, ESB에 대해 알아보겠습니다. 이러한 기술들은 데이터의 효율적인 처리와 통합을 위해 중요한 역할을 하고 있습니다. 함께 자세히 알아보도록 하겠습니다! [1: ETL (Extract, Transform, Load)] ETL은 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 그리고 적재(Load)하는 과정을 의미합니다. 데이터를 다양한 소스에서 추출하고 필요한 형태로 변환한 뒤, 데이터 웨어하우스나 데이터베이스에 적재하는 작업을 수행합니다. [2: ODS (Operational Data Store)] ODS는 운영 데이터 저장소로서, 기업 내에서 실시간으로 사용되는 데이터를 저장하고 관리하는 공간입니다. 데이터의.. 2023. 8. 3.

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