<aside> 💡 데이터 분석을 위해 데이터마트는 어떻게 만들까? : 대기업) 데이터 분석을 위해 데이터웨어하우스DW나 데이터마트DM에서 데이터를 추출해온다. 운영시스템에서 데이터를 추출하여 분석용 데이터를 구성하게 된다. 데이터 추출 가능한 기업 내 여러 시스템의 명칭과 프로세스를 이해하면 효과적으로 분석 데이터마트 구성할 수 있다.
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<aside> 💡 “ 시각화 “ 데이터 분석 방법 : 데이터를 도표나 그림으로 한 눈에 분석 내용을 인지할 수 있는 데이터 분석기법으로 가장 낮은 수순의 분석이지만 복잡한 분석보다 더 효율적으로 인사이트를 얻을 수 있어 필수로 활용
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<aside> 💡 “ 공간분석 ” 데이터 분석 방법 : 공간적 차원과 관련된 속성을 지도 위에 시각화하여 인사이트를 얻는 방법으로 여러분야에서 활용
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<aside> 💡 “ 탐색적 자료 분석 “ 데이터 분석 방법 : 다양한 차원과 값을 조합하여 특이점이나 의미있는 사실을 도출하는 분석 변수의 특징과 변수들 간의 관계를 탐색하는 분석 방법
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활용
→ 운영 시스템에 직접 접근해 데이터 활용하는 것은 매우 위험 : 가급적이면 클렌징 영역인 ODS에서 전처리 후 DW나 DM과 결합하여 활용 * 신규 시스템, 스테이징 영역에서 가져온 데이터는 정제되어 있지 않기 때문에 전처리해서 결합 후 사용 * ODS는 운영데이터저장소로 기존 운영시스템의 데이터가 정제된 데이터
최종 데이터 구조로 가공
데이터마이닝 분류 : 분류값과 입력 변수들을 연관시켜 인구통계, 요약변수, 파생변수 등을 산출
정형화된 패턴 처리
… 비정형 데이터나 소셜 데이터는 정형화한 패턴으로 처리해야 함