Data Science Lab

측정값 그룹의 세분성 측정값 그룹의 세분성은 차원들과의 관계에 의해 결정되며 큐브 디자이너의 차원 용도 작업창에서 확인 할 수 있습니다. 하나의 큐브에 여러 개의 측정값 그룹에 속해 있는 경우 측정값 그룹마다 관계를 맺고 있는 차원들의 구성이 다르고 관계 설정시 사용된 세분성 특성이 다를 수 있습니다. 세분성 특성으로 키 특성이 아닌 특성이 사용되면 세분석 특성이상의 수준 데이터는 의미를 가지지만 아래 수준의 데이터는 의미가 없습니다. 예를들어 Sales Amount Quota는 분기가 세분성 수준이므로 분기, 년도별 데이터는 의미를 가지지만 월, 일별 데이터는 의미가 없습니다. 주의할 점은 년도 특성과 분기 특성 사이에 특성 관계가 존재하지 않으면 분기 데이터로부터 년도 데이터를 집계하지 못하므로 관계..

차원용도 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 차원 용도에 대해서 알아 보도록 하겠습니다. 하나의 큐브 안에는 여러 개의 측정값 그룹이 포함될 수 있는데 측정값 그룹들은 차원들과의 관계가 서로 다르고 세분성도 서로 다를 수 있습니다. 팩트 테이블과 차원 테이블 사이의 관계가 많을 경우 큐브 마법사나 디자이너에서 작업하는 과정에서 자동으로 관계가 설정 됩니다. 큐브 디자이너 차원 용도에서 그러한 관계들을 확인하고 필요하면 수정도 할 수 있습니다. 솔루션 탐색기에서 [큐브] – [Adventure Works.cube]를 더블클릭 또는 마우스 오른쪽을 이용해서 [디자이너 보기]를 선택 합니다. [차..

측정값 그룹 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 측정값 그룹에 대해서 알아 보도록 하겠습니다. 측정값 그룹은 분석의 대상이 되는 측정값 들의 모음 입니다. 동일한 측정값 그룹에 속하는 측정값들은 동일한 세분성(Granularity)를 가집니다. 측 하나의 팩트 테이블에서 관리가 가능 합니다. Analysis Services에서 하나의 측정값 그룹은 기본적으로 하나의 팩트 테이블로부터 구현되도록 설계되었습니다. 하나의 큐브는 여러 개의 측정값 그룹을 포함할 수 있습니다. 그리고 각 측정값 그룹의 세분성은 동일하지 않아도 됩니다. 하나의 큐브 안에는 임의의 측정값 그룹과 한번이라도 관계가 있는 ..

넌리프 수준의 데이터 멤버 안녕하세요 강성욱 입니다. (www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 넌리프 수준의 멤버들을 적재해 보도록 하겠습니다. 일반 차원에서는 팩트 테이블로부터 데이터를 읽어와 리프 수준의 멤버들에 적재합니다. 그리고 넌리프 수준 멤버들의 데이터는 하위 수준의 멤버들로부터 집계 과정을 통해 계산됩니다. 즉 팩트 데이터를 넌리프 수준의 멤버들로 직접 적재하지 못합니다. 그러나 앞에서 생성한 Employee 차원의 경우 넌리프 수준의 사원 멤버들로 개인별로 실적 데이터를 부모-자식 차원의 MemberWithData 속성을 이용하여 이러한 요구를 쉽게 해결 할 수 있습니다. 모든 강좌의 실습은 순서대로 진행 ..

부모-자식 차원 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 차원에 대해서 (그 중에 부모-자식 차원)알아 보도록 하겠습니다. 일반 차원의 경우 차원의 각 특성은 차원 테이블이 각 열에 대응되며 동일한 세분성을 가지는 멤버들을 포함하합니다. 이 때 하나의 차원 테이블을 기반으로 하는 경우 스타 스키마 차원이라 하고 두 개 이상의 차원 테이블들을 기반으로 하는 경우 스노우 플레이크 스키마 라고 합니다. 부모-자식 차원은 하나의 차원 테이블을 기반으로 합니다. 스타 스키마 차원과 다른 점은 won기 참조 관계를 이용하여 계층 구조를 생성한다는 것입니다. 즉 키 특성에 해당하는 열과 그 열을 참조하는 다른..

차원 – (3)롤-플레잉 차원 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 차원에 대해서(그 중에 롤-플레잉 차원) 알아 보도록 하겠습니다. 차원 테이블과 팩트 테이블 사이에는 참조 관계가 존재 합니다. 대부분의 경우에는 하나의 관계자 존재하는데 경우에 따라서 여러 개의 관계가 존재 할 수 있습니다. 이 때 각 관계는 역할에 따라 구분이 됩니다. 팩트 테이블이 동일한 차원 테이블을 여러 역할을 가지고 참조하는 경우 해당 차원 테이블을 기반으로 정의한 차원을 큐브에 포함시킬 때 각 역할별로 차원을 별도로 정의하지 않고 하나의 차워을 역할별로 재활용할 수 있습니다. 이를 롤-플레잉 차원이라고 합니다. 실..

차원 – (2)시간차원 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 차원에 대해서 (그 중에 시간 차원)알아 보도록 하겠습니다. 시간 차원은 시간이라는 관점에서 선후 관계를 가지며 일정한 간격으로 생성되고 반복 됩니다. 한 시간은 60분 간격으로, 분기는 3개월 간격으로, 1년은 4분기 간격으로 생성되고 반복 됩니다. 시간 차원은 동시에 불규칙성을 가집니다. (월말이 28일, 30, 31, 윤년) 따라서 전월 동기간 대비 비교 분석을 할 때 대응되지 않는 날짜들이 나타납니다. 또한 주가 월별로 고르게 분포하지 않습니다, 따라서 주별 데이터를 월별로 집계하고자 한다면 별도의 집계 규칙이 필요 합니다. ..

차원 – (1)표준차원 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 차원에 대해서 (그 중에 표준 차원)알아 보도록 하겠습니다. 표준 차원은 가장 일반적인 차원을 의미 합니다. 실습 방법은 차원 마법사를 이용하여 기존 테이블로부터 차원을 생성합니다. 차원 마법사를 이용하여 생성한 차원은 차원 디자이너를 사용해 추가적인 작업 및 유지보수가 가능 합니다, 차원 디자이너에서 차원 구조를 검토하고 속성을 변경하고 차원 데이터를 조회해 볼 수 있습니다. [BIDS]를 실행하여 [Analysis Services 프로젝트]를 생성 합니다. [솔루션 탐색기]에서 [데이터 원본]에서 마우스 오른쪽을 클릭하여 [새 데..

큐브 조회 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 지난 시간에 만든 큐브를 조회 하도록 하겠습니다. [큐브 만들기 관련 링크] http://blog.naver.com/jevida/140162141023 BIDS에서 작업한 내용은 Analysis Services 서버에 연결하지 않은 상태에서 오프라인으로 저장 됩니다. 따라서 차원과 큐브의 실제 물리적인 구조와 데이터를 조회 하려면 로컬에 파일로 저장된 OLAP 개체 정의 정보들을 서버로 옮기고 그에 따른 처리 작업을 해주어야 합니다. 솔루션 탐색기에서 [Adventure Works DW Cube]를 마우스 오른쪽을 클릭하여 [처리]를 선택 합니다..

큐브 만들기 안녕하세요 강성욱 입니다.(www.sqltag.org, www.sqler.com, http://blog.naver.com/jevida) 이번 시간에는 큐브를 만들어 보도록 하겠습니다. [BIDS]를 실행하여 [Analysis Services 프로젝트]를 생성 합니다. [솔루션 탐색기]에서 [데이터 원본]에서 오른쪽 마우스를 클릭하여 [새 데이터 원본]을 클릭 합니다. [데이터 원본 마법사]에서 [새로 만들기]를 선택 합니다. [연결 관리자]에서 서버이름을 입력하고 데이터베이스에는 [AdventureWorksDW]를 선택 합니다. [데이터 연결]이 완료 되었으면 [다음]을 클릭 합니다. [가장 정보]단계에서는 [서비스 계정 사용]을 선택 합니다. 데이터 원본 이름을 지정하고 마침을 클릭 합니다..