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[데이터베이스] 21강 - 데이터 웨어하우스 설계와 데이터 마이닝
서길수 교수의 『데이터베이스 관리(4판)』(박영사) 강의를 무료로 공개합니다.
35년 강의 경력을 담은 대학 정규 강의(3학점) 수준입니다.
※ 개별 질문은 받지 않습니다. 학습 중 궁금한 점은 AI를 활용해 보세요.
─────────────────────────────
▶ 이번 강의에서 다루는 내용 (13장 2/2)
─────────────────────────────
- 관계형 모델을 통한 데이터 웨어하우스 설계
- 성형(Star) 스키마
· 사실 테이블: 단위·원가·수익 등 측정값
· 차원 테이블: 제품·기간·위치 등 분석 기준
· 속성 계층구조: Drill-down·Roll-up 지원 구조
· 명문가구 성형 스키마·다중 사실 테이블 사례
- 눈송이(Snowflake) 스키마
· 성형 스키마의 차원 테이블을 완전 정규화
· 장점: 데이터 중복 방지 / 단점: JOIN 증가, 복잡한 SQL
- 다차원 데이터를 위한 SQL
- 예제 1: 일반 GROUP BY (부분 합계 없음)
- 예제 2: GROUP BY CUBE (모든 조합의 부분 합계)
- 예제 3: GROUP BY ROLLUP (계층적 부분 합계)
- 예제 4: GROUP BY GROUPING SETS (지정 조합의 부분 합계)
- 데이터 웨어하우스의 효과와 문제점
- 효과: 높은 투자수익률, 경쟁 우위, 의사결정자 생산성 향상
- 문제점: 자원 과소평가, 데이터 소유권, 통합 복잡성 등 10가지
- 데이터 마이닝
- 정의: 대규모 데이터에서 자동으로 통계적 규칙·패턴을 발견하는 과정
- 효익: 발견·결정·경고·예측
- 유형
· 지도학습: 회귀분석(수치형 예측), 분류(범주형 예측)
· 비지도학습: 연관성 분석(장바구니 분석), 군집분석
- 데이터 마이닝 5단계
문제 이해 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 지식 획득 → 예측
─────────────────────────────
▶ 전체 강의 목록
─────────────────────────────
👉 재생목록 링크: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEhyq6tzI-HZi46XlEjzOgfZVra6JRIO-]
─────────────────────────────
▶ 교재: 데이터베이스 관리(4판) | 서길수 저 | 박영사
─────────────────────────────
📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001681513
📙 예스24: https://www.yes24.com/product/goods/107847250
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=289957474
#데이터베이스 #데이터웨어하우스 #스타스키마 #데이터마이닝 #CUBE #ROLLUP #경영학 #대학강의 #무료강의
Видео [데이터베이스] 21강 - 데이터 웨어하우스 설계와 데이터 마이닝 канала 서길수 교수의 데이터베이스 강의
35년 강의 경력을 담은 대학 정규 강의(3학점) 수준입니다.
※ 개별 질문은 받지 않습니다. 학습 중 궁금한 점은 AI를 활용해 보세요.
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▶ 이번 강의에서 다루는 내용 (13장 2/2)
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- 관계형 모델을 통한 데이터 웨어하우스 설계
- 성형(Star) 스키마
· 사실 테이블: 단위·원가·수익 등 측정값
· 차원 테이블: 제품·기간·위치 등 분석 기준
· 속성 계층구조: Drill-down·Roll-up 지원 구조
· 명문가구 성형 스키마·다중 사실 테이블 사례
- 눈송이(Snowflake) 스키마
· 성형 스키마의 차원 테이블을 완전 정규화
· 장점: 데이터 중복 방지 / 단점: JOIN 증가, 복잡한 SQL
- 다차원 데이터를 위한 SQL
- 예제 1: 일반 GROUP BY (부분 합계 없음)
- 예제 2: GROUP BY CUBE (모든 조합의 부분 합계)
- 예제 3: GROUP BY ROLLUP (계층적 부분 합계)
- 예제 4: GROUP BY GROUPING SETS (지정 조합의 부분 합계)
- 데이터 웨어하우스의 효과와 문제점
- 효과: 높은 투자수익률, 경쟁 우위, 의사결정자 생산성 향상
- 문제점: 자원 과소평가, 데이터 소유권, 통합 복잡성 등 10가지
- 데이터 마이닝
- 정의: 대규모 데이터에서 자동으로 통계적 규칙·패턴을 발견하는 과정
- 효익: 발견·결정·경고·예측
- 유형
· 지도학습: 회귀분석(수치형 예측), 분류(범주형 예측)
· 비지도학습: 연관성 분석(장바구니 분석), 군집분석
- 데이터 마이닝 5단계
문제 이해 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 지식 획득 → 예측
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▶ 전체 강의 목록
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👉 재생목록 링크: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEhyq6tzI-HZi46XlEjzOgfZVra6JRIO-]
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▶ 교재: 데이터베이스 관리(4판) | 서길수 저 | 박영사
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📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001681513
📙 예스24: https://www.yes24.com/product/goods/107847250
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=289957474
#데이터베이스 #데이터웨어하우스 #스타스키마 #데이터마이닝 #CUBE #ROLLUP #경영학 #대학강의 #무료강의
Видео [데이터베이스] 21강 - 데이터 웨어하우스 설계와 데이터 마이닝 канала 서길수 교수의 데이터베이스 강의
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Информация о видео
15 мая 2026 г. 15:36:59
00:27:43
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