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개요빅데이터 분석은 방대한 데이터로부터 인사이트를 도출하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 핵심 활동이다. 이를 위해 다양한 분석 도구가 활용되며, 각 도구는 기능, 성능, 사용 용이성, 확장성 등에서 차이를 보인다. 분석 목적과 조직의 기술 환경에 따라 최적의 도구를 선택하는 것은 데이터 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있다. 본 글에서는 빅데이터 분석도구 선택 시 고려해야 할 주요 원칙과 평가 기준을 정리한다.1. 개념 및 정의빅데이터 분석도구는 구조적/비정형 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화하는 데 사용되는 소프트웨어 플랫폼 및 프레임워크를 의미한다.목적: 대용량 데이터를 신속하고 정확하게 분석하여 가치 창출필요성: 데이터 기반 의사결정, 예측 모델링, 고객 통찰 확보 등의 활용 증대유형: 배..

개요데이터 시각화는 숫자와 텍스트로 구성된 데이터를 시각적 요소로 표현하여 패턴, 이상점, 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 만드는 핵심 기술입니다. 데이터 분석의 결과를 전달하고, 의사결정을 돕고, 사용자의 관심을 끌어내는 데 있어 시각화는 필수적인 도구이자 언어입니다. 본 글에서는 시각화 기술의 종류, 도구, 설계 원칙, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 시각화란? 항목 설명 정의수치 또는 범주형 데이터를 시각적 형태(차트, 지도, 대시보드 등)로 표현하는 기술목적정보 전달, 비교, 탐색, 의사결정 지원, 사용자 인터랙션 제공대상정형 데이터, 시계열, 공간 데이터, 텍스트, 네트워크 등‘좋은 시각화’는 단순히 예쁘게가 아니라 빠르고 정확하게 이해되도록 만드는 것.2. 주요 시각화 유형과 용도유형설..

개요기술통계(Descriptive Statistics)는 수집된 데이터를 수치적·시각적으로 요약하여 데이터의 전체적인 특성이나 경향을 파악하는 통계의 기초 기법입니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 요약 지표를 통해 데이터 분포를 직관적으로 이해할 수 있으며, 데이터 분석의 출발점이자 추론통계의 기반이 되는 필수 단계입니다.1. 개념 및 정의기술통계는 데이터의 복잡한 내용을 **수치적 요약(대표값, 산포도, 분포형태 등)**과 **시각적 요약(그래프, 차트 등)**을 통해 간단하고 명확하게 전달하는 통계 분야입니다. 데이터를 기반으로 정보를 탐색할 때 반드시 거쳐야 할 기초 분석이며, 추후에 이루어질 인사이트 도출이나 예측 모델링을 위한 첫 단계입니다.2. 주요 분석 항목 항목 설명 대표 지표 중심 ..

개요Time-series DB는 시간에 따라 변화하는 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. 센서 데이터, 로그, 모니터링 지표, 주가 정보 등 시간 축을 중심으로 발생하는 대량의 데이터를 고성능으로 처리합니다. 본 글에서는 InfluxDB와 TimescaleDB를 중심으로 시계열 DB의 개념, 구조, 장단점 및 적용 사례를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의시계열 데이터베이스(Time-series Database)는 각 데이터에 타임스탬프가 포함되어 있는 형태의 데이터를 저장하고 조회하는 데 최적화된 DB입니다. 일반적인 관계형 데이터베이스로 처리하기엔 비효율적인 대량의 시계열 데이터를 빠르게 쓰고 읽을 수 있도록 설계되었습니다.2. 특징 구분 설명 예시 시간 기반 인덱싱타..