<TIL> 2024-03-20

• 오늘 진행한 일 
  
  • 최종 팀프로젝트 대비 데이터 탐색
  • 스파르타 수준별 학습(태블로) 강의 수강

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실전 프로젝트 팀원과 지속적으로 최종 팀프로젝트를 대비한 데이터를 탐색하고 있고 

튜터님께도 질문을 많이 드리고 있는 중이다. 

 

많은 튜터님들께서 크롤링을 통한 데이터 분석을 많이 추천해주셨는데

 

약간의 고민이 되는 부분은  크롤링을 통해서 데이터를 구한다고 했을 때 

서비스, 프로덕트 분석에서 많이 사용하는 AARRR 퍼널분석, 코호트, 리텐션에 관한 분석이 

어려울 것 같다는 부분 때문이다. 

 

그리고 kaggle에서 데이터를 구한다고 했을 때는 JD와 도메인에 맞는 분석에

초점을 맞춰야 하는데 그렇다면 어떠한 분석을 해야하는가이다. 

미래에 지원할 회사에서 적용할 수 있을 법한 프로젝트를 수행하는게 좋겠다는 조언을 

받았기 때문에 고객 이탈예측을 생각했었는데 조금 흔한 주제가 될 수도 있다는 조언 또한 받아서 

조금 혼란스러운 상태이다. 

 

우선은 가능하면 로우 레벨의 크롤링보다는 API를 사용해 데이터를 최대한 찾아보고

정 안되면  kaggle에서 데이터를 찾아볼 것 같다. 

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오늘 자 수준별 학습 강의에서는 커리큘럼에 대한 안내(OT)와 더불어서 

데이터 분석의 종류 및 데이터 모델링에 대한 강의가 진행되었다. 

 

그 중에 데이터 모델링에 대한 부분이 중요하기 때문에 복습할 겸 블로그에 남긴다. 

스타 스키마(Star Schema) 

스타 스키마

 

스타 스키마는 일반적으로 많이 사용되는 스키마이며

사실(Fact) 테이블과 차원(Dimension)테이블로 이루어진 스키마이다. 

 

사실 테이블이란 중심에 존재하는 집계가 가능한 테이블로 매출 등의 측정값을 가진 테이블이다. 

그리고 차원 테이블은 사실 테이블에 대한 자세한 정보(고객, 제품 등)를 제공하는 테이블이다. 

차원 테이블은 사실 테이블의 차원을 설명하며 차원테이블은 사실 테이블과 참조 키로 연결된다.

 

스타 스키마의 사실 테이블은 보통 3정규형이고 차원 테이블은 보통 역정규화된 제 2정규형이다. 

 

스노우플레이크 스키마(Snowflake Schema) 

스노우 플레이크 스키마

 

스노우 플레이크 스키마는 스타 스키마보다도 복잡한 계층적인 구조로 

스타 스키마에서 일부 차원 테이블이 정규화(제 3정규화)된 형태로 나타난다.

차원 테이블에 다른 차원 테이블이 연결되는 구조로 만들어진다.

스타 스키마는 일대다 관계를 허용하지 않지만 스노우 플레이크는 일대다 관계를 허용한다.

 

스타 스키마는 단순하기 때문에 간단하고 빠르게 쿼리를 수행할 수 있다는 장점이 있다.

그리고 스노우 플레이크는 정규화를 통해 저장공간을 절약한다는 장점이 있다. 

쿼리가 복잡해질 수 있지만 퍼포먼스가 향상될 수 있다 하지만 복잡하다는 것은 데이터의 의미에 대한 

이해를 어렵게 한다는 단점도 있다. 

 

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8A%A4%ED%83%80_%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88

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