# 쿼리 최적화 ## 개요 **쿼리 최적화**(Query Optimization)는 데이터베이스 시스템에서 SQL 쿼리가 최소한의 자원(시간, CPU, 메모리, 디스크 I/O 등)으로 가장 빠르게 실행되도록 쿼리 실행 계획을 결정하는 과정입니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 사용자가 작성한 SQL 쿼리를 해석한 후, 동일한 결과를 산출할 수 있...
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"데이터 탐색"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# 비즈니스 인리전스 ## 개요**비즈니스 인텔전스**(Business Intelligence, 이하 BI)는 기업의 운영,략 수립, 의사결정 지원하기 위해 데이터 수집, 분석, 시각화하고 인사이트를 도출하는 기술적 프세스와 도구 집합을 의미합니다. 데이터과학의 하위 분야인 데이터시각화와 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 대량의 구조화된 데이터를 직관적으로...
# pandas **pandas**는 파이썬 데이터 조작과 분석을 위한 강력하고수준의 오픈스 라이브러리. NumPy, Sci, Matplotlib 등 함께 Python 기반 데이터학 생태계 핵심 구성 요 중 하나로, 데이터를율적으로 읽고, 정제, 변형하며 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 **2차원 테이블 형식의 데이터**(데이터프레임)를 ...
# 성능 ##요 소프트웨어 개에서 **성능**(Performance)은 시스템이나 애플리케이션이어진 작업을 얼마나 효율적으로 처리하는지를내는 핵심 지표입니다. 성능 사용자 경험, 시스템 안성, 자원률 등에 직접적인 영향을 미치며, 특히 규모가 크거나 실 처리가 요구되는 시스템에서는 중요한 요소입니다. 성능적화는 응답 시간 단축, 처리량 증가 메모리 사용...
# 배열 인덱싱 **배열 인덱싱**(Arraying)은 데이터과학 및 프로그래밍에서 배열(또는 리스트, 벡터, 행렬 등) 내 특정 요소에 접근하기 위해 사용하는 기법입니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해서는 배열의 특정 위치에 있는 값을 정확하게 선택하거나 수정할 수 있어야 하며, 이 과정에서 인덱싱이 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 ...
# 데이터 레이크 ## 개요 **데이터 레이크**(Data Lake)는 기업이나 조직이 다양한 출처에서 생성되는 대량의 구조화된, 반구조화된, 비구조화된 데이터를 원시 형태로 저장할 수 있는 중앙 집중식 저장소입니다. 전통적인 데이터베이스나 데이터 웨어하우스와 달리, 데이터 레이크는 데이터를 저장하기 전에 사전에 스키마를 정의할 필요가 없으며, 분석 시...
# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...
# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...
# Trifacta ## 개요 **Trifacta**는 대용량 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 선도적인 데이터 정제 도구로, 기업의 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 복잡한 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 빠르게 가공할 수 있도록 지원한다. Trifacta는 머신러닝 기반의 인터랙티브 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드 없이도 직관적으로...
# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...
# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 조작 및 분석 라이브러리**로, 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. Pandas는 구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고수준의 데이터 구조와 조작 도구를 제공하여, 데이터 정제, 변환, 분석 작업을 직관적이고 빠르게 수행할 수...
# Pandas ## 개요**Pandas** 파이썬(Python) 기반의력한 **데이터 분석 및 데이터 조작 라이브러리**로, 데이터 과학, 통계 분석, 머러닝, 금융 분석 등 다양한야에서 널리 사용되고 있습니다 Pandas는 고성능의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 정형 및 반정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 **Da...
# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 분석 및 조작 라이브러리**로, 데이터학, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되어 있으며, R의 데이터프레임(data.frame) 개념에서 영감을 받아 개발되었습니다. Pand...
# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 기존 MATLAB 사용자들이 쉽게 전환할 수 있도록 설계되었으며, 수많은 그래프 유형을 지원하고 커스터마이징이 가능합니다...