Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 하둡
- list
- 데이터프레임
- 병렬 쿼리 시스템
- Python
- hive
- SPLIT
- 밀도기반
- distribution
- SQL on 하둡
- 분포
- 교차검증
- k-means
- pca
- cross validation
- 다중공선성
- pig
- 결정계수
- Sawzall
- merge
- 유사도
- dict
- T-검정
- DataFrame
- 딕셔너리
- join
- 분산분석
- 가설검정
- p-value
- DBSCAN
Archives
- Today
- Total
목록ODS와 DW (1)
one of a kind scene
4-1 데이터 처리 프로세스_데이터 웨어하우스(DW), 데이터 마트(DM)
데이터 웨어하우스(DW) 1. 데이터 웨어하우스란? - ODS를 통해 정제 및 통합된 데이터가 데이터 분석과 보고서 생성을 위해 적재되는 데이터 저장소 2. 데이터 웨어하우스의 특징 ① 주제 중심성(Subject Oriented) • 실 업무 상황의 특정 이벤트나 업무 항목을 기준으로 구조화 • 최종사용자(end user)도 이해하기 쉬운 형태 ② 영속성•비휘발성(Non Volatile) • 읽기 전용(Read Only)의 속성을 가지며, 삭제되지 않는다 ③ 통합성(Integrated) • 데이터 웨어하우스의 데이터는 기관 및 조직이 보유한 대부분의 운영 시스템들에 의해 생성된 데이터들의 통합본 ④ 시계열성(Time Variant) • 운영 시스템들은 최신 데이터를 보유하고 있지만, 데이터 웨어하우스는 ..
ADP/이론
2019. 11. 17. 22:27