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Navigation Drawer Activity

네비게이션 메뉴가 제공되는 템플릿입니다.

 


 

 

 

 

프로젝트 파일 구조


 

 

 


 

 





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데이터 마이닝(Data Mining)

·         대용량 데이터로부터 드러나지 않은 데이터간의 패턴, 상호관련성 유용한 정보를 추출하는 기술입니다.

·         통계 수학적 기술뿐 아니라 기계학습, 패턴인식, 신경망 등의 기술들을 이용하여 대용량의 데이터에 숨겨진 의미 있는 패턴, 추세, 지식들을 발견하는 기술입니다.

·         대용량 데이터내에서 의미있는 패턴을 찾아 집단을 분류하고 예측하며, 유사집단으로 묶거나 동시 또는 순차적으로 발생하는 의미 있는 연관관계를 도출합니다.

·         거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정 말합니다.

·         데이터 마이닝은 기존 데이터베이스에 마이닝 기술을 적용하여 이들 데이터 간에 숨은 의미 있는 관계성을 다양한 방법으로 발견한 이를 현실에 효과적으로 적용하는 방법론으로 사용됩니다.

·         기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객데이터, 상품데이터, 각종 마케팅 활동의 고객 반응 데이터등과 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 사용가능한 원천 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 규칙등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 일련의 작업 데이터 마이닝이라고 합니다.

 

·         대용량 데이터로부터 패턴인식, 인공지능, 고급 통계분석 기법 등을 이용하여 숨겨져 있는 데이터간의 상호 관련성 유용한 정보를 추출하는 기술입니다.

·         데이터 마이닝은 기존 데이터베이스에 마이닝 기술을 적용하여 이들 데이터 간에 숨은 의미 있는 관계성을 다양한 방법으로 발견한 이를 현실에 효과적으로 적용하는 방법론으로 사용됩니다.

 

 

대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동 반자동화된 과정으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 데이터 마이닝이라고 합니다.

목적을 달성하기 위해서, 데이터 마이닝은 대규모의 데이터를 다루기 위해 데이터베이스와 밀접한 연관관계를 맺을 수밖에 없습니다. 또한, 통계적 추론을 바탕으로 데이터로부터 규칙이나 패턴을 찾아내기 위하여 기계학습과도 긴밀한 관계를 가지고 있는 융합적 성격을 가지는 학문으로 통합적 성격을 가지는 폭넓은 분야입니다.

 


 

http://bit.ly/37uuXVb

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining

 


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함수의 기본형식

·         함수를 정의할 때에는 입력부분, 처리부분, 출력부분을 각각 정의해야 합니다.

·         def 함수를 만들 사용하는 예약어입니다.

·         함수명은 사용자가 임의로 지정할 있습니다.

·         함수명 괄호() 안의 입력 인수(parameter) 함수에 입력될 입력값을 지정입니다.

·         : 다음 라인의 들여쓰기(indentation) 문장은 함수에서 수행할 문장들을 작성합니다.

·         함수의 끝에는 return키워드로 함수 종료 값을 반환합니다.

·         함수와 다른 구문을 구분하기 위해 2줄을 띄어줍니다. (PEP 스타일 가이드)

 

 

def <함수명>(인수1, 인수2, 인수n):

    <수행구문1>

    <수행구문2>

    return <반환값>

 

 

구분

기본형태

설명

def

예약어

·         함수를 만들 때 사용하는 예약어입니다.

<함수명>

함수 이름

·         함수의 이름을 표현

인수1

입력 형태

·         입력부분

·         파라미터(Parameter)

·         함수가 입력 받을 형태

·         해당 위치에 기반하여 호출시 전달된 값이 저장됩니다.

수행구문;

함수의 기능

·         처리부분

·         함수가 수행할 기능을 정의합니다.

·         함수는 여러 개의 문장으로 이루어져 있습니다.

·         여러 문장들은 순차적으로 실행됩니다.

return

함수 종료 반환

·         return 키워드 생략 가능 (return None)

·         함수를 호출한 곳으로 프로그램의 흐름을 이동

 

 

 

 

 

 

 

함수 정의 - 다양한 형태의 함수 존재

def sum(x, y):

    result = x + y

    return result # 반환값

 

 

 

 

 

 

 

 

 

함수 사용(함수 호출)

반환값을저장할변수 = 함수명(입력값1, 입력값2, ...)

result = sum(10, 20)

change()

 

 

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2019. 11. 29. 10:35

반복문 Development/Python


 

반복문

특정 기능을 반복수행하기 위해 조건문의 특정 조건에 따라 반복 동작을 수행하게됩니다.

 

 

 

 

반복문 종류

·         for

·         while

 

 


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2019. 11. 29. 10:34

조건문 Development/Python



 

조건문

·         조건문은 참과 거짓을 판단하는 문장을 의미합니다.

·         주어진 조건을 판단한 상황에 맞게 처리해야 경우 사용합니다.

·         조건문을 사용하면 주어진 조건의 결과에 따라서 프로그램을 다르게 동작할 있도록 만들 있습니다.

·         Python if문만 제공합니다.

 

 

 

 

조건문 종류

·         if

 


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파이썬의 내장 자료형

·       파이썬은 자주 사용하는 자료구조를 내장하고 있습니다.

·       언어 내장의 기본 자료구조, , 내장 자료형을 제공하고 있어 편리하고 강력합니다.

·       파이썬의 내장 자료형에는 수치형, 문자열, 리스트, 튜플, 사전자료형이 있습니다.

·       리스트, 튜플, 사전자료형은 컨테이너(집합체 형태) 저장모델을 가지고 있으며 다양한 장점을 가지고 있습니다.

 

자료형

저장/접근방법

변경 유무

저장 모델

수치형

(Number)

Direct(직접)

Immutable(변경불가능)

Literal(리터럴)

문자열

(String)

Sequence(시퀀스)

Immutable(변경불가능)

Literal(리터럴)

리스트

(List)

Sequence(시퀀스)

Mutable(변경가능)

Container(컨테이너)

튜플

(Tuple)

Sequence(시퀀스)

Immutable(변경불가능)

Container(컨테이너)

사전

(Dictionary)

Mapping(매핑)

Mutable(변경가능)

Container(컨테이너)

 

 


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변수 선언

변수에 값을 대입하여 변수를 선언해 줍니다.

 

변수명 = 변수에 저장할

 

>>> a = 10

>>> print (a + 5)

15

>>> b = 20

>>> print ( b + 5)

25

>>> print (a + b)

30

 

 

 

 

 

 

변수에 담겨 있는 변경하기

>>> n = 50

>>> print (n)

50

>>> m = 60

>>> print (m)

60

>>> print ( n+m)

110

>>> print (n)

50

>>> n = 100

>>> print (n+m)

160

>>> print (n)

100

 

 

변수의 값으로 숫자 문자를 비롯한 다양한 자료형이 있습니다.

>>> str = "python"

>>> print (str)

python

>>> print ("I love " + str)

I love python

>>> str1, str2 = 'My', 'Python'

>>> print (str1)

My

>>> print (str2)

Python

>>> print (str1 + str2)

MyPython

 

 

 

 



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2019. 11. 29. 03:00

OneR Development/Java


 

 

OneR

·       1993 발표된 제일 간단한 의사결정나무 분류기

·       논문에서 16개 밖에 안되는 데이터세트를 OneR 분류기로 교차검증했을때 복잡한 분류기 보다 더 성능이 좋다는 것을 발견하였고 매우 간단한 분류규칙이 가장 잘 수행된다는 논문을 발표하였습니다. 왜냐하면 실제 일부 데이터세트의 구조는 정말 간단하기 때문이며 간섭이 많고 복잡한 데이터세트들은 오히려 기계학습이 제대로 작동하지 않을 수 있기 때문입니다.

 

·       1개의 특정 속성이 모든것을 대표할 수 있다는 가정에서 출발하는 1단계 의사결정나무입니다.

·       1 속성으로 모든 일을 수행합니다. , 1 속성이든 1000개의 속성이든 하나의 속성으로 목표변수를 맞추는 방법입니다.

 

 

 

 

Class OneR

http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/rules/OneR.html


 

 


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오류메시지

Complete output (1 lines): A GDAL API version must be specified. Provide a path to gdal-config using a GDAL_CONFIG environment variable or use a GDAL_VERSION environment variable.

ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.

 

C:\CodeLab>pip install geopandas

Collecting geopandas

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5b/0c/e6c99e561b03482220f00443f610ccf4dce9b50f4b1093d735f93c6fc8c6/geopandas-0.6.2-py2.py3-none-any.whl (919kB)

     |████████████████████████████████| 921kB 656kB/s

Collecting fiona

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/9d/f4/0a0ddc6174c4a93679b5f1dd3535e7ef8989828e6d5f86112de681f8c87b/Fiona-1.8.11.tar.gz (1.2MB)

     |████████████████████████████████| 1.2MB 819kB/s

    ERROR: Command errored out with exit status 1:

     command: 'c:\python\python36\python.exe' -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\Public\\Documents\\ESTsoft\\CreatorTemp\\pip-install-19vhf4do\\fiona\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\Public\\Documents\\ESTsoft\\CreatorTemp\\pip-install-19vhf4do\\fiona\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' egg_info --egg-base 'C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp\pip-install-19vhf4do\fiona\pip-egg-info'

         cwd: C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp\pip-install-19vhf4do\fiona\

    Complete output (1 lines):

    A GDAL API version must be specified. Provide a path to gdal-config using a GDAL_CONFIG environment variable or use a GDAL_VERSION environment variable.

    ----------------------------------------

ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.

 

C:\CodeLab>pip install geopandas

Collecting geopandas

  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5b/0c/e6c99e561b03482220f00443f610ccf4dce9b50f4b1093d735f93c6fc8c6/geopandas-0.6.2-py2.py3-none-any.whl

Requirement already satisfied: pandas>=0.23.0 in c:\python\python36\lib\site-packages (from geopandas) (0.23.0)

Collecting fiona

  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/9d/f4/0a0ddc6174c4a93679b5f1dd3535e7ef8989828e6d5f86112de681f8c87b/Fiona-1.8.11.tar.gz

    ERROR: Command errored out with exit status 1:

     command: 'c:\python\python36\python.exe' -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\Public\\Documents\\ESTsoft\\CreatorTemp\\pip-install-1x6wjxvv\\fiona\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\Public\\Documents\\ESTsoft\\CreatorTemp\\pip-install-1x6wjxvv\\fiona\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' egg_info --egg-base 'C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp\pip-install-1x6wjxvv\fiona\pip-egg-info'

         cwd: C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp\pip-install-1x6wjxvv\fiona\

    Complete output (1 lines):

    A GDAL API version must be specified. Provide a path to gdal-config using a GDAL_CONFIG environment variable or use a GDAL_VERSION environment variable.

    ----------------------------------------

ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.

 

C:\CodeLab>

 

 

 

 

해결방법

·       geopandas 사용하기 위해서 함께 사용되는 의존성 패키지도 함께 설치해 주어야 합니다.

·       아래 링크를 참조하여 순서대로 해결하시기 바랍니다.

 

https://codedragon.tistory.com/9556

 

 


Posted by codedragon codedragon

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무결성 제약 조건의 특성

·         제약조건은 데이터의 적정성과 무결성을 확보하기 위한 조건들을 의미한다.

·         모든 제약조건들은 데이터 사전(data dictionary) 저장된다.

·         부적절한 데이터 입력방지를 위한 NOT NULL 제약조건은 반드시 (컬럼) 레벨에서만 정의가 가능하다.

·         NOT NUll, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK 등이 대표적인 제약조건의 유형들이다.

 

https://codedragon.tistory.com/4272

 

 

 

 

기본키(Primary key)

·         기본키 제약조건은 일반적으로 테이블의 행을 고유하게 식별하는 값을 가진 또는 조합을 말한다.

·         기본키 제약 조건에 포함되는 열에는 Null 값을 사용할 없다.

·         기본키 제약 조건을 지정하면 데이터베이스는 해당 열에 대해 고유 인덱스를 만들어 데이터 고유성을 적용한다.

·         쿼리에서 기본키 제약 조건을 사용한 열을 사용하는 경우 인덱스를 사용하여 빠르게 액세스할 있다.

https://codedragon.tistory.com/4534

https://codedragon.tistory.com/8065

 

 

 

 

외래키(FOREIGN KEY)

·         외래키 제약조건은 테이블의 데이터 연결을 설정하고 강제 적용하는 사용되는 열을 말한다.

·         외래키 테이블의 기본 값을 가지고 있는 열을 다른 테이블의 열이 참조할 테이블 간에 연결이 생성된다이때 번째 테이블에 추가되는 열은 제약 조건으로 생성된다.

·         외래키 제약 조건을 지정하면 데이터베이스는 해당 열에 대해 고유 인덱스를 만들어 데이터 고유성을 적용한다.

·          쿼리에서 제약 조건을 사용한 열을 사용하는 경우 인덱스를 사용하여 빠르게 액세스할 있다.

https://codedragon.tistory.com/4540

 

 

 

 

QUERY  연습 1

오브젝트 조회, 테이블 조회, 컬럼 정보 조회 , 인덱스 조회, 조회 쿼리문 예시입니다.

조회 정보

예제

오브젝트 조회

SELECT object_name, object_type

FROM user_objects;

테이블 조회

SELECT table_name FROM user_tables;

SELECT * FROM tab;

컬럼 정보 조회

SELECT column_name, data_type, data_length, data_precision,

data_scale, nullable, data_default

FROM user_tab_columns

WHERE table_name = 'DEPT' ;

인덱스 조회

SELECT column_name, data_type, data_length, data_precision,

data_scale, nullable, data_default

FROM use_indexes

WHERE table_name = 'DEPT' ;

조회

SELECT text

FROM user_views

where view_name='EMP_vw';

https://codedragon.tistory.com/8067

 

 

 

 

QUERY  연습 2

1.아래의 조건에 맞는 테이블을 설계하고 데이터를 조작하여 테스트하는 쿼리문을 작성하시오

 

 

인사관리에 필요한 테이블(employees) 생성하기

컬럼

조건

사원번호

empno

PK

사원명

empname

Not Null

성별

gender

m 또는 w 값만 허용

부서코드

deptno

부서테이블과 관계 설정

메일주소

email

중복불허

휴대폰번호

phone

중복불허

학력

school

코드(학력테이블)

주소

address

-

 

 

 

인사 기본테이블(employees)  구성된 테이블 생성

CREATE TABLE employees(

empno NUMBER(4) PRIMARYKEY,

empname VARCHAR2(10) NOT NULL,

gender VARCHAR2(1) CONSTRAINT emp_gender_CK CHECK( gender IN('M', 'F') ),

gender VARCHAR2(10) constraint check_gender check( gender IN('남성','여성') ),

deptno VARCHAR2(10) NOT NULL FOREIGN KEY REFERENCES departments(deptno),

email VARCHAR2(10) UNIQUE,

phone NUMBER(4) UNIQUE,

school VARCHAR2(10),

address VARCHAR2(10)

);

 

 

부서테이블(departments)  생성하기

컬럼

조건

부서코드

(deptno)

PK

부서명

(deptname)

not Null

지역

(region)

-

부서 전화번호

(depttel)

-

 

CREATE TABLE departments(

deptno VARCHAR2(10) PRIMARYKEY,

deptname VARCHAR2(10)NOT NULL,

region VARCHAR2(10)

depttel VARCHAR2(10)

);

 

 

 

2. 테이블간의 관계도를 도식화하여 나타내시오


 

 

 

 

3. 인사기본테이블의 성별컬럼을 기준으로 B 트리 인덱스를 생성하려고 문제점을 설명하시오

사원정보 테이블에서 성별 컬럼의 데이터는 m w 값만을 가질 있으며, 카디널리티가 낮은 컬럼을 대상으로 때는 bitmap 인덱스를 생성하는 것이 효율적이다.

 

 

 

 

 

4. 사원번호와 사원명, 부서명, 메일주소, 휴대폰번호의 컬럼을 갖는 View(empl_view) 생성하시오

CREATE OR REPLACE VIEW empl_view

AS SELECT emp.사원명, dept.부서명, emp.메일주소, emp.휴대폰번호

FROM employees emp, department dept;

 

 

 

 

 

QUERY  연습 3

제약조건(Constraints) DB에서 데이터의 적정성과 무결성을 확보하기 위한 조건들을 의미합니다. 모든 제약조건들은 원본 데이터와 따로 데이터 사전(Data dictionary)에도 저장되며, 보통 NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY< CHECK등이 대표적인 제약조건의 유형을 표시합니다.

ERD 보고 Table 생성하는 SQL 명령어 예시입니다.

 

테이블간의 관계(Relationship)


 

 

도서 테이블명: Book

컬럼명

제약조건

bookid

기본키(PK)

숫자(2)

bookname

가변문자열(40)

publisher

가변문자열(40)

price

숫자(8)

 

 

고객 테이블명: Customer

컬럼명

제약조건

custid

기본키(PK)

숫자(2)

name

가변문자열(40)

address

가변문자열(50)

phone

숫자(8)

 

 

주문 테이블명: Orders

컬럼명

제약조건

orderid

기본키(PK)

숫자(2)

custid

외래키(FK)

숫자(2)

bookid

외래키(FK)

숫자(2)

salesprice

숫자(8)

orderdate

날짜

 

CREATE TABLE Book(

bookid NUMBER(2) PRIMARY KEY,

bookname VARCHAR2(40),

publisher VARCHAR2(40),

price NUMBER(2)

)

 

 

CREATE TABLE Customer(

custid NUMBER(2) PRIMARY KEY,

name VARCHAR2(40),

address VARCHAR2(50),

phone VARCHAR2(20)

)

 

CREATE TABLE Order(

orderid NUMBER(2) PRIMARY KEY,

custid NUMBER(2) REFERENCES Customer(custid),

bookid NUMBER(2) REFERENCES Book(bookid),

saleprice NUMBER(8),

orderdate DATE

)

 

 

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