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데이터 구조, 내용 그리고 사용에서 서로 다르다. 즉, 목적이 다르다. 분리시키는 가장 일반적인 이유 데이터 웨어하우스와 OLAP 도구는 다차원 데이터 모델을 기초로 한다.
데이터를 데이터 큐브 형태로 본다.
기본적인 OLAP 연산의 사용
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데이터를 분류할 수 있도록 한다.
* 스타 도해(Star Schema): 차원 모델의 실제 구조는 \"스타\" 도해로 나타낸다. 스타 스키마는 분석중심의 다차원 데이터를 표현하기 위한 관계형 모델링기법으로 사실(.Fact) 테이블을 중심으로 여러 개의 차원 테
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데이터 웨어하우스의 특징
다차원 데이터 모델의 사용 여러 소스로부터 추출되어 통합 정제된 대규모 데이터를 대상으로 분석함 의사 결정에 필요하다면 과거 데이터까지도 분석 대상으로 함 데이터는 수시로 갱신되는 것이 아니라 주말이
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데이터와 외부 환경 데이터를 종합적으로 활용하는 것이며, 특히 시간적 패턴과 공간적 분포를 동시에 고려하는 다차원적 분석이 중요하다. 본인이 제시한 다양한 예측 모델링 기법 중에서도 기계학습과 딥러닝 기반의 앙상블 모델이 가장
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데이터베이스 질의(DB 질의)의 처리과정
Ⅳ. 데이터베이스 질의(DB 질의)의 재구성
1. 관계형 데이터 모델에 기반한 질의 재구성
2. 집계 함수를 고려하지 않은 질의에 대한 재구성 기법들
3. 집계 질의에 대한 재구성 기법들
4. 다차원 데이
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