빅데이터 분석 생태계란 무엇인가?빅데이터 분석 생태계는 데이터를 수집하고 저장한 후, 이를 처리하고 분석해 유의미한 인사이트를 도출하는 일련의 기술, 도구, 플랫폼, 프로세스를 아우르는 개념입니다. 오늘날 다양한 산업 분야에서 빅데이터는 경쟁 우위를 창출하는 중요한 자산으로 자리 잡고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 생태계도 빠르게 발전하고 있습니다.빅데이터 분석 생태계의 주요 구성 요소빅데이터 분석 생태계는 크게 5가지 핵심 요소로 나눌 수 있습니다. 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 분석 및 시각화, 데이터 관리 및 보안. 각 요소는 빅데이터 분석 과정에서 중요한 역할을 합니다. 자신이 빅데이터 분석을 다루고 있다면 프로젝트시 지금 어떤 역할을 하는지 아는 것이 중요합니다.1...
빅데이터 분석의 흐름빅데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 처리하고 이를 기반으로 유용한 인사이트를 도출하는 과정을 의미합니다. 이러한 빅데이터 분석의 흐름은 데이터를 수집하고 처리한 뒤 분석하여 의사결정에 활용하는 일련의 단계로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 빅데이터 분석의 주요 단계와 각 과정에서의 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.업무 이해먼저 업무목적에 대해 파악을 해야합니다. 데이터를 이용해 얻고자 하는 게 무엇인지 명확하게 결정할수록 분석 작업에서 효율적으로 일을 진척시킬 수 있습니다.핵심포인트 : 업무이해, 업무목적파악, 상황파악, 데이터마이닝 목표 설정, 프로젝트 계획수립데이터 수집데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 모으는 과정입니다. 여기에는 웹 로그, 소셜 미디어, 센서 데이터, 트..
이진분류 모델 종류머신 러닝에서 가장 쉬운 문제인 이진 분류를 할 때 사용하는 모델을 정리해봤습니다. 이진 분류를 수행할 수 있는 모델은 다양합니다. 각 모델은 데이터와 문제의 특성에 따라 장단점이 있으며, 성능은 데이터의 분포와 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 다음은 이진 분류에 사용될 수 있는 주요 머신러닝 모델과 기법들입니다.1. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)설명: SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 클래스 간의 최대 마진을 찾는 모델입니다. 비선형 분류를 위해 커널 함수를 사용할 수 있습니다.장점: 강력한 이진 분류 성능, 고차원 데이터에 잘 작동.단점: 큰 데이터셋에 대해 훈련이 느릴 수 있음.from sklearn.svm import S..
mysql 테이블 데이터프레임으로 불러오기sql 테이블을 데이터프레임으로 불러오는 방법입니다.큰 틀로 본다면 mysql에 연결한 후 해당 서버에서 테이블을 pd.read_sql()을 통해서 가져옵니다.pymysql을 이용한 방법pymysql 라이브러리를 이용해 테이블을 불러오겠습니다.pymysql로 mysql에 연결합니다.import pandas as pdimport pymysql# 데이터베이스 연결 설정con = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='비밀번호',port= port, database='your_database')# SQL 쿼리 실행 및 데이터프레임으로 변환 query = "SELECT * FROM your_..
파이썬에서 Mysql 사용하는 간편한 방법(feat.pymysql)데이터베이스와의 연결은 애플리케이션 활용에 아주 중요한 역할을 합니다. 특히 Mysql은 오프소스 RDBMS로 전세계적으로 사용되고 있기 때문에 Mysql와의 연결은 아주 중요한데요. 파이썬에선 PyMySQL을 이용해 Mysql와의 연동이 가능합니다.PyMySQL이란?PyMySQL은 파이썬에서 MySQL 서버와 연결할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 기본적으로 MySQL 클라이언트와 통신하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다. PyMySQL은 순수 파이썬으로 작성되었기 때문에 MySQL C API의 래퍼(wrapper)로서 작동하는 다른 라이브러리들과 달리 외부 의존성이 없다는 장점이 있습니다.PyMySQL의 주요 기능MySQL 데이..
cmd서 Mysql 실행시 오류 발생mysql을 설치하고 나고 윈도우 cmd에서 Mysql 실행을 하면 아래와 같은 오류가 나타납니다.'mysql'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.또는 'mysql' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.오류가 나타나는 원인은 윈도우에서 mysql이 환경변수로서 설정되지 않아서입니다. 환경변수 설정에서 mysql.exe가 있는 폴더경로를 지정해주어야 합니다. Mysql 환경변수 설정하기제어판 - 시스템 - 고급시스템 설정(장치사향탭 관련링크) - 환경변수 로 들어갑니다. 위에 칸에서 Path를 찾습니다..
SQL 기초 정리 DDL, DML, DCL 알아보기데이터베이스를 다루다 보면 꼭 알아야 할 개념 중 하나가 바로 SQL(Structured Query Language)입니다. SQL은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 상호 작용할 수 있게 해주는 언어로, 데이터를 정의하고, 조작하며, 제어할 수 있는 다양한 명령어들을 제공합니다. 이번 글에서는 SQL의 세 가지 주요 범주인 DDL, DML, DCL에 대해 알아보겠습니다. 1. DDL (Data Definition Language) - 데이터 정의 언어DDL은 데이터베이스의 구조를 정의하는 데 사용되는 명령어들의 집합입니다. 테이블이나 인덱스, 스키마 등의 데이터베이스 객체를 생성하거나 수정, 삭제하는 작업을 수행합니다. 즉, 데이터베이스의 골격을 ..
데이터베이스(DB) key,id 종류데이터베이스에서 key, id, primary key 등의 개념은 매우 중요하며, 각각은 데이터베이스의 무결성, 성능, 효율적인 데이터 관리에 중요한 역할을 합니다. 이 개념들을 하나씩 설명해드리겠습니다.1. Key키(Key)는 데이터베이스에서 특정 레코드를 고유하게 식별하는 데 사용되는 하나 이상의 속성을 말합니다. 키는 데이터 무결성을 보장하고, 데이터를 검색하거나 조작하는 데 사용됩니다.종류Primary Key (기본 키): 테이블에서 각 행을 고유하게 식별하는 열(또는 열들의 조합)입니다. 하나의 테이블에 하나의 Primary Key만 존재할 수 있으며, 이 키는 NULL 값을 가질 수 없습니다.Foreign Key (외래 키): 다른 테이블의 Primary K..
빅데이터 분석의 중요성안녕하세요, 여러분! 오늘은 왜 우리가 빅데이터 분석에 주목해야 하는지에 대해 이야기해보려고 합니다. 빅데이터 분석은 단순히 최신 유행어가 아닙니다. 실제로 우리 삶의 여러 측면을 변화시키고, 혁신을 주도하며, 더 나은 결정을 내리는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. 그럼 빅데이터 분석의 중요성에 대해 함께 알아볼까요? 1. 더 나은 의사 결정빅데이터 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 기반의 의사 결정을 가능하다는 점입니다. 예전에는 경험과 직감에 의존하여 결정을 내리는 결정을 할 수밖에 없었지만 데이터를 다루는 기술이 좋아지면서 이제는 데이터를 통해 더 객관적이고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.예를 들어, 기업은 고객의 구매 패턴을 분석하여 재고 관리를 최적화하고, 마케팅..
빅데이터란?오늘은 우리가 자주 듣게 되는 "빅데이터"라는 용어에 대해 이야기해보려고 합니다. 4차혁명이 시작되면서 빅데이터란 용어가 급부상하고 있는데요. 빅데이터가 정확히 무엇을 의미하는지, 그리고 왜 중요한지 알아보겠습니다.Pixabay로부터 입수된 Gerd Altmann님의 이미지 입니다. 빅데이터 정의빅데이터, 말만 들어도 왠지 거대한 무언가를 떠올리게 되지 않나요?빅데이터란 말 그대로 엄청나게 큰 데이터셋을 뜻합니다. 하지만 단순히 데이터가 크다고 빅데이터의 진정한 의미로 받아들이지 않습니다.기본적으로 빅데이터는 다음의 3V로 설명될 수 있습니다. 미국의 IT 자문기관인 가트너그룹에서 말한 3V는 다음과 같습니다.Volume (양): 빅데이터의 첫 번째 특징은 방대한 양입니다. 매일 전 세계에서 ..
범주형 데이터 인코딩하기 머신러닝 모델은 글자를 인식하지 못합니다. 이 사실만으로도 인코딩을 반드시 해야한다는 걸 이해하실 수 있을겁니다. 컴퓨터는 사람처럼 소통하는 게 아니기 때문에 이것이 범주형 데이터라는 것을 알려주어야 합니다. 그런 의미에서 판다스에서 타입이 object로 분류되는 데이터는 인코딩을 해주어야 합니다. 인코딩 방법 데이터 인코딩하는 방법은 굉장히 많습니다. 그 중에서 주요한 방법인 레이블 인코딩, 원핫인코딩, 더미 변수, 빈도 인코딩, 순서 인코딩에 대해 간단히 정리합니다. 레이블 인코딩 (Label Encoding) 개념: 각 범주에 고유한 정수를 할당하는 방식입니다. 카테고리가 확실할 때 사용합니다. 문자를 정수로 반환하는 역할만 합니다. 원 데이터의 손실이 없습니다. 예시: f..
숫자형 데이터 스케일링하기 머신러닝이나 딥러닝으로 빅데이터 분석을 하기전에 필수로 해야하는 것이 데이터값 맞추는 작업입니다. 숫자형 데이터인 경우 숫자가 중구난방이 되면 안되기 모델 정확도가 많이 떨어지기 때문에 컬러마다 범위가 같게 숫자로 맞춰주어야 합니다. 모두 비율로서 맞춰서 모델 예측력을 높입니다. 스케일링 방법 스케일링 방법에는 Min-Max Scaling, Standard Scaling, Robust Scaling이 주요한 방법입니다. Min-Max Scaling 개념: 데이터의 범위를 최솟값을 0, 최댓값을 1로 변환하여 모든 데이터값이 0~1사이의 값으로 바꿔줍니다. 수식: $$X_{\text{scaled}} = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - ..
파이썬으로 선형회귀 모델 만들기 이전 포스팅에서 선형회귀에 대한 이론적인 내용을 했었는데 파이썬으로 구현할 때 본의아니게 많이 어렵게 코딩을 한 것 같습니다. 그래서 scikit-learn 과 statsmodel을 이용해 선형회귀를 구현하는 방법을 포스팅합니다. 이미 되어있는 걸 가져다 쓰면 되기 때문에 간단합니다. scikit-learn 을 이용한 방법 numpy와 scikit-learn을 이용한 방법입니다. 선형회귀 모델에 데이터를 훈련해서 회귀계수를 찾아냅니다. 먼저 데이터를 가져옵니다. 예제이므로 간단하게 만들었습니다. 실제 데이터를 가져온다면 입력데이터와 타킷데이터를 구분합니다. import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegress..
인공지능은 현대 사회에서 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나로, 우리의 생활과 업무에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 그리고 그 핵심적인 역할을 맡고 있는 것이 바로 "머신러닝(Machine Learning)"입니다. 머신러닝은 알고리즘을 구축하는 컴퓨터 과학의 하위 분야로 최근에는 인공지능의 핵심기술로 자리잡고 있습니다. 요즘은 머신러닝으로 할 수 없는 것들도 많아지고 있는 추세지만 기본적인 베이스가 되고 있는건 변함 없습니다. 컴퓨터가 패턴을 학습하여 스스로 데이터분석과 문제를 해결하는 능력을 갖추게 된다면 얼마나 편해질까요? 데이터를 컴퓨터에게 던져주면 알아서 분석도 해주고 ppt도 만들어주고 문서도 만들어줄겁니다. 여태까지 컴퓨터로 했던 모든 것들은 이제 말이나 타이핑을 통해서 해달라고 요청하..
요즘은 어떤지 모르겠지만 저는 개인적으로 자연어 맨처음 시작할 때 공부용으로 쓰던 NLTK입니다. 한글지원은 약하고 주로 영어를 사용합니다. 이미 생성AI가 나오는 판국에 이제와서 무슨 자연어 처리일까 싶겠지만 인공지능은 데이터기반으로 하기 때문에 내가 데이터만 잘 가져온다면 어디서든 새로운 걸 만들어낼 수 있습니다. 모두가 구글 될게 아니기 때문에 자신의 주변에서 필요한 부분이 분명 있을테니 영감을 얻는 도구로써 한번 체험해보시길 바랍니다. NLTK 소개 NLTK(Natural Language Toolkit)은 파이썬에서 자연어 처리를 수행하기 위한 라이브러리입니다. 텍스트 데이터 분석, 토큰화, 형태소 분석, 품사 태깅, 문장 구문 분석 등 다양한 자연어 처리 작업을 지원하며, 학술 연구부터 실제 응..