데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝 핵심 개념 총정리: MAKAUT 시험 대비 심층 분석

핵심 기술: 본 콘텐츠는 데이터 웨어하우징(DW) 및 데이터 마이닝(DM)의 근본적인 개념부터 고급 기법까지 포괄적으로 다룹니다. 특히 MAKAUT 시험을 준비하는 학생들을 위한 핵심 질문과 개념을 체계적으로 정리하여 제공하며, 데이터 처리 및 분석 전반에 대한 깊이 있는 이해를 돕습니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 웨어하우징 기본: DW, DM, 스타 스키마, 눈꽃 스키마, 팩트 스키마, OLAP, OLTP, ETL 프로세스, KDD, 데이터 마트, 데이터 전처리, 속성 유형 (수치형, 정규화, 이산화), 데이터 래글링.
* 데이터 마이닝 기법:
* 분류 및 클러스터링: 나이브 베이즈, 결정 트리 (합계 포함), 거리 측정 방법 (유클리디안, 맨해튼, 코사인 유사도, 자카드 유사도), K-평균, K-중앙값, PAMs, 계층적 군집화 (병합적, 분할적 알고리즘 및 합계 포함), CLARA, CLARANS.
* 시계열 데이터 마이닝: 시계열 데이터 구성 요소 (추세, 계절성, 주기성, 무작위성), 가법 모델, 승법 모델, 결정 트리 구축 원리, 피어슨 상관 계수, 베이즈 분류.
* 데이터 스트림 마이닝: Apriori 알고리즘 (합계 포함), 빈발 패턴 마이닝, 장바구니 분석, 클래스 불균형 문제, 연관 규칙, 정보 이득 및 이득 비율, 트리 가지치기 기법, ROLAP, MOLAP, HOLAP, 분할 속성, 스트림 데이터 마이닝의 개요 및 관련 데이터 구조 (히스토그램, 분위수, 스케치), 스트림 데이터 처리 기법 (저수지 샘플링, 슬라이딩 윈도우 모델).
* 웹 마이닝: 웹 마이닝 유형 (콘텐츠, 구조, 사용량), 웹 크롤러, 웹 로그, 페이지 랭크 알고리즘, 분산 데이터 마이닝.
* 최신 동향: 그래프 마이닝, 소셜 네트워크 분석 (SNA), 데이터 스트림 관리 시스템 (DSMS).

개발 임팩트: 본 콘텐츠를 통해 학생들은 데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝의 핵심 이론과 실제 적용을 위한 다양한 알고리즘을 습득할 수 있습니다. 이는 데이터 분석 프로젝트 수행 능력 향상과 관련 시험에서의 좋은 성과를 기대할 수 있게 합니다. 또한, 최신 기술 동향에 대한 이해를 넓혀 미래 데이터 과학 및 엔지니어링 분야에서의 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

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