꿈꾸는 사람.

이번 글은 데이터마이닝 예측기법의 하나인 의사결정나무(Decision Tree Analysis)에 대한 것이다. 데이터마이니의 예측기법에 대해 간단히 설명하고 의사결정나무을 살펴 보겠다. Data Mining 예측기법 데이터마이닝 기법들은 목표변수가 존재여부에 따라 지도예측(Supervised prediction, directed knowledge discovery)과 자율예측(Unsupervised prediction, undirected knowledge discovery)으로 분류되기도 한다. 지도예측(Supervised prediction) 자율예측(Unsupervised prediction) n 판별분석 n 회귀분석 n 의사결정나무분석 n 신경망분석 n 시계열분석(forecasting) n 군집..

1. 개체-관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)이란Entity-Relationship Modeling(ERM)을 통해 개체(사물), 관계, 속성 등을 도식화한 표현체인 ERM의 산출물이다. 위의 ER 다이어그램으로는 복잡한 현실 세계를 표현하기에 충분하지 않다.대용량 데이터, GIS, Multimedia, 객체 지향 등 대용량 표현에 한계가 있으며재사용, 상속과 확장성의 개념 등이 없다.이들을 해결하기 위해 Extended ER 모델로 발전하게 된다. 전문화(specialization), 일반화(generalization), 집단화(aggregation) 등의 모델을 추가하여확장된 개체-관계 모델(Extended E-R Model, EER)이 개발되었다.2. Entity-R..

시험일자가 다가올 수록 초조해진다.뭔가 계속 부족한듯하고 외우고 익힌 것은 돌아서면 잊어버린다. 지금의 가장 좋은 방법은 문제를 풀어보는 것이다.2016년 공무원 7급 기출 문제에 재미난 것이 출제가 되었다. 릴레이션 R(A, B, C, D, E)에 대한 종속성의 집합 F = {A→C, AC→D, D→C, D→E}가 주어졌을 때, 종속성 집합 F의 최소 집합(minimal set)으로 옳은 것은? ① {A→C, A→D, D→C, D→E}② {A→C, C→D, D→E}③ {A→D, D→C, D→E}④ {A→C, A→D} 함수적 종속성에서 나왔던 문제는 크게 3 종류였다.1. 후보키 찾기2. 주어진 릴레이션의 문제를 찾기. (부분함수 종속, 이행함수 종속, 결정자 함수 종속)3. 주어진 릴레이션의 정규화하여..

정규화 릴레이션과 함수 종속성을 주고 특정 정규형으로 릴레이션을 분할하는 문제는 감리사 시험의 데이터베이스 과목에서 늘 출제되는 문제다. 정규화의 기본 원칙은 무손실 분해하는 것이다.분해된 릴레이션을 조인하여 원래의 릴레이션으로 복구할 수 있어야 한다. BCNF 정규형 구하기 2012년 56번 문제를 보자. 56. 다음과 같은 함수 종속을 갖는 릴레이션 R(A, B, C, D, E)을 BCNF로 가장 적절하게 분해한 결과는? (아래 답 문항에서 밑줄은 기본키를 표현한다.) ② -> ③"의 순서대로 추적하면 모든 속성을 찾을 수 있다. 3. 분해하기 ①은 기본키가 나머지 속성들을 함수적으로 결정하는 것을 나타낸다. ③의 C -> D는 이행함수 종속이므로 따로 테이블로 분리한다. ②의 E -> (C,D)는 ..

정보통신감리사 시험의 특징은 짧은 시간에 문제를 풀어야 한다.총 120문제를 120분에 풀어야 하므로 답안에 정답을 기입하는 10분을 빼면 55초에 한 문제를 풀어야 한다. 이런 상황에서 출제되는 계산 문제는 당혹스럽다.문제풀이에 사칙연산 정도의 능력만 있으면 되지만 핵심은 시간이다.짧은 시간에 더하고 빼고 가끔 곱하거나 나누면 실수를 하게 된다.아니면 계산 시간이 오래 걸린다. 문제는 간단한데 사칙연산을 못해 틀리면 1년을 다시 기다려야 한다.이런 계산 문제의 난제를 독파하는 방법을 찾아보려 한다. 2010년 데이터베이스 51번 문제를 풀어 본다. 51. 다음 트랜잭션 T1, T2, T3를 병행 수 행한 경우에 A에 대한 모든 결과 값들을 나타낸 것은? (여기서 A는 데이터베이스에 있는 임의의 항목이며..