데이터베이스에서 데이터를 검색 하려면 데이터에 대한 SQL 또는 구조적 쿼리 언어를 사용해야 합니다. SQL는 밀접하게 영어랑 비슷해 보이지만 데이터베이스 프로그램을 이해하는 컴퓨터 언어 입니다. 모든 쿼리를 실행하면 SQL 배경에서 사용해야 합니다. SQL은 무엇인가? SQL은 컴퓨터 언어 특정 사실 정보와 밀접한 관계의 집합을 사용합니다. Microsoft Office Access 같은 관계형 데이터베이스 프로그램 SQL를 사용하여 데이터와 함께 작동 하도록 합니다. 대부분의 컴퓨터 언어와는 달리 SQL 읽고 초보자에 대해서도 이해하기 어렵습니다. 대부분의 컴퓨터 언어와 같은 SQL ISO 등 ANSI 표준 본문에서 인식되는 국제 표준입니다. SQL를 사용하여 질문에 대답하는데 도움이 되는 데이터 집..

안녕하세요 :-) 오늘은 저번에 소개해드린 "해커스토익 어플" 을 좀더 설명해 드리고자 다시 돌아와 보았습니다 ^^ 저번 포스팅에서도 말씀을 드렸지만!! 해커스토익 어플은 영어공부를 준비하는 분 토익점수 향상을 위한 분 영어회화를 준비하는 분 영어공부를 조금 더 효과적으로 해보고자 하는 분 이런 분들에게 효과적이지 않을까 싶습니다 ^^ 본론으로 들어가 보겠습니다 ~ 모두 집중집중!! 해커스 토익 어플을 깔면 위와 같은 모양이에요!! 클릭해서 들어가 줍니다~ 모의고사를 통하여 자신의 실력을 객관적으로 알 수 있는데요~ 저는 모의고사 한회차를 기준으로 1회차를 풀고 나서 피드백받고 부족한 부분을 "인공지능" 이 추천을 해주는 부분덕분에 시간의 절약성을 느낄 수 있었습니다 ^^ 정말 신기하더라구요 !!! 모의..

안녕하세요 !! 오늘 소개해드릴 제품은 발냄새 때문에 고민이신 분들을 위한 제품을 소개해보고자 해요!! 남녀노소 가리지 않고 항상 고민인 부분인데요. 제 얘기이기도 합니다!! 저는 군전역 후 발에 내성발톱,무좀,습진 3종세트를 가지게 되었는데요 ^^ 정말 괴롭더라구요.... 신발을 자주 세척하게 되고 발샴프 , 발연고 , 발로션 등 안사용해본 제품이 없을 정도이니까요...!! 특히...!! 비온날이면 냄새가 코를 찌르더라구요...ㅠㅠ 발냄새는 왜날까?? 발 냄새의 원인은 각질층에 번식하는 세균 때문이라고 해요~ 신발과 양말 , 발가락 사이에 축축하게 땀이 파면 피부 바깥의 각질층이 불어나 세균에 분해 되면서 악취가 나게 되고 , 여성보다는 활동량이 많은 남성이 10~20대가 30대 이상이 비해 심하다고 ..

안녕하세요 !! 오늘은 제가 토익공부를 준비하면서 알게된 토익어플을 알려드릴려고 합니다 ^^ 바로 바로~~ "해커스토익 어플" 입니다. 영어공부를 시작한 이유는 다들 영어 관련된 스펙을 쌓기 때문에 뒤쳐지지 않게 나도 준비해야지 !! 라고 시작을 한것 같아요. 또한 , 회사에서 토익점수를 보는 곳이 적지않게 있었습니다. 그래서 어떻게 준비할까...? 하다가!!! 알게된 해커스토익 어플!!! 또한 !! 참여만 해도 14일 무료 이용권을 주는 빅플 프로모션 페이지를 통해 빅플을 경험해 보았었는데요 !!! 내가 틀린 문제를 빠르게 피드백을 해주고 내가 취약한 유형을 인공지능이 알아서 찾아서 분석해 준다고 하니!!! 신기하고 정말 도움이 된다고 생각했기 때문입니다 !!! 토익독학을 생각하고 있는분!! 토익책 고..

1. 데이터마이닝 가. 개요 - 데이터마이닝은 대용량 데이터에서 의미있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법이다. 나. 통계분석과의 차이점 - 통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석이나 검증을 하지만 데이터마이닝은 다양한 수리 알고리즘을 이용해 데이터베이스의 데이터로부터 의미있는 정보를 찾아내는 방법을 통칭한다. 다. 종류 정보를 찾는 방법론에 따른 종류 - 인공지능 ( Artificial Intelligence ) - 의사결정나무 ( Decision Tree ) - K - 평균군집화 ( K-means Clustering ) - 연관분석 ( Association Rule ) - 회귀분석 ( Regression ) - 로짓분석 ( Logit Analysis ) - 최근접이웃 ( Nearest..

1. 주성분분석 ( Principal Component Analysis ) - 여러 변수들의 변량을 '주성분(Principal Component)' 이라는 서로 상관성이 높은 변수들의 선형결합으로 만들어 기존의 상관성이 높은 변수들을 요약,축소하는 기법이다. - 첫 번째 주성분으로 전체 변동을 가장 많이 설명할 수 있도록하고 , 두 번째 주성분으로는 첫 번째 주성분과는 상관성이 없어서(낮아서) 첫 번째 주성분이 설명하지 못하는 나머지 변동을 정보의 손실 없이 가장 많이 설명할 수 있도록 변수들의 선형조합을 만든다. 2. 주성분분석의 목적 - 여러 변수들 간에 내재하는 상관관계 , 연관성을 이용해 소수의 주성분으로 차원을 축소함으로써 데이터를 이해하기 쉽고 관리하기 쉽게 해준다. - 다중공선성이 존재하는 ..