그룹함수SQL에서 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS는 데이터 집계를 확장하여 다양한 차원의 집계 결과를 한 번에 계산할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 다차원 분석을 할 때 많은 쿼리를 줄일 수 있어 데이터 요약과 분석에 유용합니다.ROLLUPROLLUP은 GROUP BY와 함께 사용하여 계층적 집계 결과를 계산하는 데 유용합니다.(GROUP BY절에 들어가는 칼럼을 대상으로 하위 그룹피을 수행하는 함수)지정한 열 순서대로 부분 합계를 계산하고, 마지막에 전체 합계를 추가해줍니다.SELECT column1, column2, SUM(column3) AS totalFROM table_nameGROUP BY column1, column2 WITH ROLLUP; 예시:SELECT departme..

집합연산자SQL에서 집합 연산자(Set Operators)는 두 개 이상의 쿼리 결과를 결합하여 하나의 결과 집합으로 표시할 때 사용됩니다.(두 테이블에 대한 집합 연산(합집합, 교집합 등)을 수행하는 연산자)MySQL에서는 주로 UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT(또는 MINUS) 연산자를 통해 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.특정한 기준키 없이 두 테이블의 레코드들에 대해서 합집합과 교집합 연산을 수행하므로 두 테이블의 칼럼 구성, 스키마가 동일해야 합니다.UNIONUNION 연산자는 두 쿼리의 결과 집합을 결합하면서 중복된 데이터를 제거합니다. 결과에는 중복되지 않는 고유한 행만 표시됩니다.UNION을 실행하면, 한쪽 테이블 내에서의 중복까지 제거가 됩니다.SELECT..

WINDOW 함수SQL의 윈도우 함수는 집계와 변환 작업을 특정한 범위(윈도우) 내에서 수행하여, 결과를 집계와는 다르게 각 행에 대해 별도의 값을 반환하는 함수입니다.윈도우 함수를 사용하면 데이터에 대한 누적 합계, 순위, 이동 평균 등을 쉽게 계산할 수 있습니다.윈도우 함수의 개념윈도우 함수는 각 행에 대한 연산을 수행하되, 전체 또는 특정 그룹(윈도우) 내에서 계산을 수행하여 개별 행에 결과를 반환합니다. 이를 통해 누적 합계, 이동 평균, 순위 등을 계산할 수 있으며, 행을 유지하면서 데이터를 분석할 때 유용합니다.행과 행 간의 관계를 나타내는 연산을 쉽게 하기 위한 함수윈도우 함수는 OVER 절을 사용하여 실행되며, 여기서 특정 기준(PARTITION BY, ORDER BY)을 설정하여 원하는 ..

집계 쿼리집계 함수 (Aggregate Functions)SQL의 집계 함수는 여러 행을 하나의 값으로 요약해주는 함수입니다. 집계 함수는 GROUP BY와 함께 자주 사용되며, 데이터를 요약하고 통계적인 정보를 제공할 때 매우 유용합니다. 주요 집계 함수COUNT: 특정 열에 있는 행의 개수를 계산합니다.SUM: 특정 열의 합계를 계산합니다.AVG: 특정 열의 평균값을 계산합니다.MIN: 특정 열의 최소값을 반환합니다.MAX: 특정 열의 최대값을 반환합니다.예시SELECT COUNT(id) AS total_studentsFROM students;이 쿼리는 students 테이블에서 학생의 전체 수를 계산하여 total_students라는 열로 반환합니다.SELECT AVG(age) AS average_..

독립(Independence)독립은 확률 및 통계에서 매우 중요한 개념입니다. 통계를 다룰 때, 사건들이 서로 독립적인지 아니면 의존적인지를 판단하는 것이 매우 중요합니다.독립을 이해하려면 먼저 조건부 확률(Conditional Probability) 개념을 알아야 합니다.조건부 확률과 공식조건부 확률은 한 사건이 주어진 상황에서 다른 사건이 발생할 확률을 의미합니다.여기서:P(A∣B)는 사건 B가 발생한 상황에서 사건 A가 발생할 확률입니다.P(A∩B)는 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률입니다.P(B)는 사건 B가 발생할 확률입니다.이 공식은 사건 B가 발생한 조건에서 사건 A가 일어날 가능성을 계산하는 방법을 제시합니다.독립의 정의두 사건이 독립적이라는 것은, 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확..

데이터 결합 및 집계 (Data Merging and Aggregation)데이터 결합과 집계는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계로, 여러 데이터 소스를 통합하거나 데이터를 요약하여 분석에 필요한 정보를 추출할 때 사용됩니다. 이 과정은 데이터의 일관성을 유지하고, 분석의 정확성을 높이는 데 필수적입니다.데이터 결합 (Data Merging)데이터 결합은 두 개 이상의 데이터 프레임을 결합하여 하나의 통합된 데이터 세트를 만드는 과정입니다. R에서 데이터 결합은 주로 merge() 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 과정은 SQL의 조인(join) 연산과 유사합니다. merge() 함수 merge() 함수는 두 데이터 프레임을 공통 열을 기준으로 결합합니다. 결합 방식에는 내부 조인(inner joi..

기초 통계 분석은 데이터를 이해하고 설명하기 위한 첫 번째 단계로, 데이터의 주요 특성을 요약하고 시각화하는 데 중점을 둡니다.R 프로그래밍에서는 다양한 기본 함수를 사용해 이러한 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.기초 통계 분석기본 통계량 계산평균(mean): 데이터의 중심 위치를 나타내며, R에서는 mean() 함수를 사용해 계산합니다.mean_value 중앙값(median): 데이터를 크기 순으로 정렬했을 때 중앙에 위치한 값으로, 이상치에 영향을 덜 받습니다. R에서는 median() 함수로 계산합니다.median_value 분산(var) 및 표준편차(sd): 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 분산은 var(), 표준편차는 sd() 함수로 계산합니다.variance 범위(r..

객체 지향 프로그래밍객체(Object)란 무엇인가? 객체는 데이터와 그 데이터에 관련된 함수(동작)를 포함하는 하나의 단위입니다. 예를 들어, 숫자 5는 하나의 객체입니다. 이 숫자 5는 데이터(숫자 값)를 가지고 있으며, 그 데이터에 적용할 수 있는 함수(예: 더하기, 빼기)가 있습니다.R에서 사용되는 대부분의 데이터(벡터, 리스트, 데이터 프레임 등)는 객체라고 생각할 수 있습니다.클래스(Class)란 무엇인가? 클래스는 객체의 청사진입니다. 즉, 특정 유형의 객체들이 어떻게 생기고, 어떤 동작을 할 수 있는지를 정의하는 틀입니다. 예를 들어, 사람(Person)이라는 클래스를 정의하면, 이 클래스를 기반으로 여러 사람 객체(예: John, Alice)를 만들 수 있습니다.객체는 어떤 클래스로 만들어..