분류 전체보기219 데이터 마트(Data Mart) 데이터 마트(Data Mart)는 기업이나 조직 내에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)에서 데이터를 특정 주제나 부서, 프로젝트에 맞게 구성하고 저장하는 데이터 저장 및 관리 시스템입니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 하위 집합으로, 일반적으로 특정 비즈니스 요구 사항을 충족시키기 위해 설계되며 데이터 웨어하우스와 유사한 기능을 수행하지만 더 작고 특정한 목적에 초점을 맞춥니다. 다음은 데이터 마트에 관한 주요 내용을 설명한 글입니다: 1. 주제 중심 데이터 저장: 데이터 마트는 특정 주제나 기능, 부서 또는 프로젝트와 관련된 데이터를 중심으로 저장합니다. 예를 들어, 판매, 마케팅, 재무, 인사, 또는 지역마다 데이터 마트를 구성할 수 있습니다. 이렇게 데이터가 주제 중심으로 구성되.. 2023. 10. 15. 비모수 검정(Nonparametric Test) 비모수 검정(Nonparametric Test)은 통계학에서 모수에 대한 가정을 하지 않고 데이터를 분석하고 가설을 검정하는 방법입니다. 비모수 검정은 데이터의 분포에 대한 가정이 충족되지 않을 때 또는 데이터가 순서 척도 또는 이산형 척도일 때 사용됩니다. 이러한 검정은 데이터 분석의 강력한 대안을 제공하며, 특히 작은 표본 크기 또는 비정규적인 데이터에 유용합니다. 다양한 비모수 검정 방법이 있으며, 아래에서 가장 일반적인 비모수 검정 방법을 자세히 설명하겠습니다. 1. 윌콕슨 순위 합 검정 (Wilcoxon Rank Sum Test): 두 개의 독립적인 표본 간에 평균의 차이를 비교하는 비모수 검정 방법입니다. 윌콕슨 순위 합 검정은 두 그룹의 관측치를 합쳐 순위를 매기고, 각 그룹의 순위 합을 비.. 2023. 10. 14. 추정 및 가설검정 추정 및 가설검정은 통계학에서 중요한 개념으로, 데이터로부터 모집단에 대한 정보를 얻고 결정하는 프로세스를 의미합니다. 이 프로세스에서 귀무가설, 대립가설, 1종 오류, 2종 오류는 핵심 개념입니다. 이들을 자세히 설명해 보겠습니다. 1. 귀무가설 (Null Hypothesis, H0): 귀무가설은 주로 '기본 상태' 또는 '평균적인 상태'를 나타내는 가설로, 어떤 변화나 효과가 없다는 것을 나타냅니다. 즉, 귀무가설은 어떤 데이터 처리나 실험의 결과가 우연히 발생한 것인지 여부를 판단하는 기준이 됩니다. 예를 들어, 어떤 신약의 효과를 검정하는 실험에서 귀무가설은 "이 신약은 효과가 없다"와 같이 설정될 수 있습니다. 2. 대립가설 (Alternative Hypothesis, H1 또는 Ha): 대립가.. 2023. 10. 13. 통계의 표본 추출 방법 통계의 표본 추출 방법 통계 분석을 수행할 때 모집단(population)으로부터 표본(sample)을 추출하는 것은 중요한 과정 중 하나입니다. 표본 추출 방법은 모집단을 대표할 수 있는 표본을 얻기 위해 사용되며, 다양한 방법이 있습니다. 이제 몇 가지 주요한 표본 추출 방법에 대해 설명하겠습니다. 1. 단순 무작위 추출 (Simple Random Sampling): 이 방법은 모집단 내의 모든 개체가 동일한 확률로 선택될 수 있도록 하는 방법입니다. 예를 들어, 번호표를 사용하여 모집단에서 무작위로 개체를 선택하는 것이 단순 무작위 추출의 한 예입니다. 2. 계통 추출법 (Systematic Sampling): 계통 추출법은 모집단을 일정한 간격(계통)으로 나눈 후, 그 간격에 해당하는 하나의 개체.. 2023. 10. 12. 이전 1 ··· 32 33 34 35 36 37 38 ··· 55 다음
