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A+데이터 모델링에 있어 요구사항 명세를 분석하여 ER 모델로 구성하는 개념적 설계를 수행한다. 산출물인 ERD를 데이터모델 설계 툴인 Toad for Data Modeler을 이용하여 작성2025.05.061. 데이터 모델링의 절차 데이터베이스 설계는 사용자의 요구를 고려하여 데이터베이스를 작성하는 프로세스입니다. 데이터베이스를 구축하기 위해서는 사용자의 요구를 분석하고 분석 결과에 따라 데이터베이스의 논리적 및 물리적 구조를 적절하게 설계해야 합니다. 데이터 모델링의 절차에는 요구사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계, 구현 단계가 포함됩니다. 2. 개념적 설계 단계의 이해 개념적 설계 단계에서는 ERD 등 개념 데이터 모델을 사용하여 수요 분석 단계의 결과를 표현합니다. 수요 분석 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 ...2025.05.06
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다. 2. 모수적 방법과 비모수적 방법 모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다. 두 방법은 데이터에 대한 가정과 모델의 유연성 측면에서 서로 다릅니다. 블로그에서는 두 방법을 비교하...2025.05.13
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온라인 음식 배달 앱 데이터베이스 설계 및 구현2025.01.071. 데이터베이스 설계 이 프로젝트는 온라인 음식 배달 앱을 위한 데이터베이스를 설계하고 구현하는 것입니다. 주요 개체로는 회원, 가게, 가게리뷰, 멤버십, 메뉴 등이 있습니다. 회원은 일반 회원과 사장 회원으로 구분되며, 가게리뷰를 작성할 수 있습니다. 회원은 멤버십을 구독할 수 있으며, 멤버십에는 등급, 생성/소멸 날짜, 상태 정보가 포함됩니다. 가게는 메뉴를 제공하며, 가게에 대한 리뷰와 평점 정보가 관리됩니다. 이를 통해 온라인 음식 배달 서비스의 핵심 기능을 지원할 수 있는 데이터베이스를 구축하였습니다. 2. 데이터베이스 ...2025.01.07
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데이터 모델링에 관한 소고2025.05.101. 데이터 모델링 데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현 다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화...2025.05.10
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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이산 분포의 효과적 활용법2025.01.241. 이산 분포 이산 분포는 데이터의 특성과 패턴을 이해하고 분석하는 데 중요한 도구로 활용된다. 이산 분포는 명확한 값으로 구분되는 사건이나 개수를 모델링하는 데 사용되며, 특히 사건이 발생할 횟수나 특정 카테고리로 구분되는 데이터를 다룰 때 유용하다. 이산 분포의 장점으로는 명확한 사건 수 모델링, 확률 질량 함수 사용, 베르누이 분포와 이항 분포의 활용 등이 있다. 2. 이산 분포의 효과적 활용법 이산 분포는 품질 관리, 마케팅 분석, 사건 발생 횟수 예측, 카테고리 데이터 분석, 첫 번째 성공까지의 실패 횟수 분석 등 다양한...2025.01.24
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변환 분석(Transform Analysis)에 대한 설명2025.01.181. 변환 분석 변환 분석은 논리 개념 데이터 흐름을 물리 개념 설계 구조도로 변환하는 기술입니다. 변환 분석을 통해 설계 구조도를 작성하는 과정은 데이터 흐름 작성, 중앙 변환 영역 추출, 구조도 초안 작성(1차 구조도 지침), 구조도 개선(완전 구조도) 등 4단계로 구성됩니다. 중심변환영역 추출처리에는 논리데이터 흐름에 따른 방법이 2가지가 있으며, 데이터 흐름차트에 신뢰성 있는 중앙처리가 있는 경우에 이용하는 방법과 데이터 흐름차트를 입력영역, 변환영역, 출력영역의 3가지로 분할하는 방법이 있습니다. 2. 폭포수 모델 폭포수 ...2025.01.18
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2개 이상의 테이블 선언시, 외래키를 선언하여 테이블 간의 관계를 만들었을 경우, 발생될 수 있는 문제와 해결방법2025.01.041. 외래키 외래키는 두 테이블의 관계를 나타내는 키입니다. 외래키를 통해 참조 무결성을 강제할 수 있으며, 어플리케이션에서도 참조 무결성을 보장할 수 있습니다. 외래키를 사용하는 이유는 추후에 참조 무결성이 깨질 수 있는 상황을 사전에 방지하기 위함입니다. 2. 외래키 적합성 확인 방법 외래키를 사용할 때는 다음과 같은 사항을 확인해야 합니다: 1) 테이블 간의 관계가 적절한지 확인, 2) 제약조건을 고려하여 데이터 변경 시 문제가 없는지 확인, 3) 성능에 이슈가 없는지 확인, 4) 테이블이 자주 변경되는 경우 외래키 사용이 적...2025.01.04
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방통대 방송대 데이터베이스시스템 핵심요약노트 교재요약본 (1장~14장)2025.01.251. 데이터베이스 시스템 개요 데이터베이스 시스템의 기본 개념과 구성 요소, DBMS의 역할 및 특징, 데이터 모델링 기법 등을 설명합니다. 데이터베이스 시스템의 기본적인 구조와 기능을 이해할 수 있습니다. 2. 데이터 모델링 개체-관계 모델(ER 모델)을 중심으로 데이터 모델링 기법을 설명합니다. 개체, 속성, 관계 등의 개념을 이해하고, ER 다이어그램 작성 방법을 학습할 수 있습니다. 3. SQL 언어 SQL(Structured Query Language)의 기본 문법과 활용 방법을 설명합니다. DDL(Data Definiti...2025.01.25
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시스템분석설계_각 엔티티들이 가져야 하는 속성들을 정의하고 엔티티들의 관계를 엔티티 관계도로 표현하세요2025.01.171. 엔티티의 개념 엔티티는 업무를 수행하기 위해 저장과 관리가 필요한 데이터를 말한다. 엔티티의 대상은 개념이나 사건, 사물, 장소 등 명사로 이루어진 유형 또는 무형의 집합이다. 엔티티는 반드시 속성을 가지고 있어야 할 뿐만 아니라 다른 엔티티와는 최소한 하나 이상의 관계가 있어야 한다. 또한 엔티티는 ID나 등록번호와 같이 식별자가 유일해야 하며, 인스턴스를 두 가지 이상 보유해야 한다. 2. 엔티티가 가지는 속성 속성은 엔티티가 가지는 단 하나의 값으로 더 이상 분해되지 않는 인스턴스의 구성요소를 말한다. 주 식별자(Prim...2025.01.17
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