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DataGuide 5.0
It places the massive financial market data and analytic tools. 에프앤가이드가 제공하는 국내 최고의 투자분석 시스템. 2016년 6월 현재 국내 260여개의 기관과 …
Source: www.dataguide.co.kr
Date Published: 1/13/2021
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fnDataGuide 이용자 매뉴얼
fnDataGue 이용자 매뉴얼. SetFormData-Chart Gue. Page 50. fnDataGue 이용자 매뉴얼. 경영/경제주제담당사서. 02)760-1209.
Source: lib.skku.edu
Date Published: 9/24/2021
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DataGuide | UNIST Library
DataGue 하나로 주식, 재무, 채권, 경제, 컨센서스, 해외데이터 등 모든 금융데이터를 추출. ▫ Excel 인터페이스를 채택하여 데이터 수집 및 투자분석 업무 효율을 …
Source: library.unist.ac.kr
Date Published: 11/25/2021
View: 1678
데이터 가이드 – Data Analytics Service – docs fin-ncloud
데이터 설명. Standard 패키지를 생성하고 사이트 데이터를 신청하면 사이트 방문 로그, 사이트 유입 검색어, 방문자 검색어 요약 데이터가 제공되고, 쇼핑 데이터를 …
Source: guide.ncloud-docs.com
Date Published: 1/26/2021
View: 5765
엑셀상에 DataGuide 메뉴가 추가되어 원하는 데이터를 쉽고 …
다운로드 후 데이터를 다시 얻고 싶을 경우,. 조건 추가/수정 후 상단의 Refresh 버튼을 누르면. 업데이트된 데이터가 출력됩니다. DataGue.
Source: kudos.knu.ac.kr
Date Published: 12/26/2022
View: 409
빅데이터 커리어 가이드북 – YES24
빅데이터 시대, 직업의 탄생!매일같이 4차 산업혁명이 화제가 되고 있는 가운데, 혁신적인 인공지능 기술이 끊임없이 발표되고 있다.
Source: www.yes24.com
Date Published: 8/2/2021
View: 3367
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- Author: FnGuide
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- Date Published: 2020. 3. 5.
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DataGuide 5.0
Your Best Financial Partner
The ultimate set of financial analytic program for an expect of financial professionals.
It places the massive financial market data and analytic tools.
Data Analytics Service
Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.
데이터 설명
Standard 패키지를 생성하고 사이트 데이터를 신청하면 사이트 방문 로그, 사이트 유입 검색어, 방문자 검색어 요약 데이터가 제공되고, 쇼핑 데이터를 신청하면 쇼핑 인사이트 데이터가 제공됩니다.
데이터는 오브젝트 스토리지 버킷에 파일로 제공되며, Superset 서버 PostgreSQL DB의 ‘da_han’이라는 DB의 테이블에 저장되어 Superset 대시보드에서 확인할 수 있게 제공됩니다.
DB에는 파일에 해당하는 테이블뿐 아니라, 대시보드 성능을 위해 추가한 테이블들도 존재하며, 대시보드 작성을 편리하게 하기 위해 테이블의 주요 칼럼 이름은 한글로 되어 있습니다(제공되는 데이터 스펙은 추후 변경될 수 있습니다).
사이트 방문 로그 : 방문자의 행동 로그
네이버 애널리틱스를 통해 수집된 사이트의 방문 로그입니다.
매일 전일 데이터가 새로 수집되면 오브젝트 스토리지 버킷의 ‘site_log’ 디렉터리 하위의 날짜별, 사이트 ID별 디렉터리에 파일이 저장되며, PostgreSQL DB의 da_han이라는 DB에 만들어진 아래의 테이블에도 데이터가 저장이 됩니다.
da_site : 신청한 사이트ID와 사이트이름을 저장하는 테이블
CREATE TABLE da_site( 사이트id varchar(100) NOT NULL, 사이트이름 varchar(300), constraint pk_da_site primary key(사이트id) ) TABLESPACE ts_da;
da_site_log : 네이버 애널리틱스에서 수집하는 사이트 방문 로그 raw 데이터 저장 테이블
CREATE TABLE da_site_log( 사용자key varchar(100) NOT NULL, 방문일시 timestamp NOT NULL, uri varchar(1000), 페이지제목 varchar(1000), 레퍼러 varchar(10000), pc_모바일 varchar(10), wcs_user_agent varchar(1000), 단말기종류 varchar(100), ua_os varchar(100), ua_os_major varchar(100), ua_os_name varchar(100), ua_name varchar(100), ua_major varchar(100), ua_minor varchar(100), 국가 varchar(10), 지역_시도 varchar(100), 인코딩 varchar(10), 언어 varchar(20), event_category varchar(100), event_action varchar(1000), conversion_type varchar(100), conversion_value varchar(1000), 유입검색어 varchar(500), 방문일자 date NOT NULL, — 추가한 칼럼(폴더명) 사이트id varchar(100) NOT NULL, — 추가한 칼럼(폴더명) 레퍼러사이트 varchar(100), — 추가한 칼럼 운영체제 varchar(200), — 추가한 칼럼 브라우저 varchar(200), — 추가한 칼럼 추가정보 VARCHAR, — vprop을 통해 수집된 정보 회원ID VARCHAR(100), — vprop을 통해 수집된 정보 상품ID VARCHAR(100), — vprop을 통해 수집된 정보 상품카테고리ID VARCHAR(100), — vprop을 통해 수집된 정보 추가정보_기타 VARCHAR — vprop을 통해 수집된 정보 ) PARTITION BY RANGE (방문일자) TABLESPACE ts_da; CREATE TABLE da_site_log_202011 PARTITION OF da_site_log FOR VALUES FROM (‘2020-11-01’) TO (‘2020-12-01’); update da_site_log set 레퍼러사이트 = split_part(레퍼러, ‘/’, 3) 운영체제 = ua_os_name || ‘ ‘ || ua_os_major, 브라우저 = ua_name || ‘ ‘ || ua_major where 방문일자 = $방문일자;
da_site_log_date : 날짜별 방문 로그(방문자수, 페이지뷰) 집계 테이블(대시보드 성능을 위해 추가한 테이블 )
CREATE TABLE da_site_log_date ( 사이트id varchar(100) NOT NULL, 방문일자 date NOT NULL, 방문자수 bigint, 페이지뷰 bigint, 요일_번호 integer, 요일 char(1), 요일_정렬 varchar(5), constraint pk_da_site_log_date primary key(사이트id, 방문일자) ) TABLESPACE ts_da; INSERT INTO da_site_log_date SELECT 사이트id, 방문일자, count(distinct 사용자key), count(1), EXTRACT(DOW FROM 방문일자), case when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 0 then ‘일’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 1 then ‘월’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 2 then ‘화’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 3 then ‘수’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 4 then ‘목’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 5 then ‘금’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 6 then ‘토’ end , case when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 0 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’일’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 1 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’월’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 2 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’화’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 3 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’수’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 4 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’목’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 5 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’금’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 6 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’토’ end FROM da_site_log WHERE 방문일자 = $방문일자 GROUP BY 사이트id, 방문일자
da_site_log_hour : 시간대별 방문 로그(방문자수, 페이지뷰) 집계 테이블(대시보드 성능을 위해 추가한 테이블 )
CREATE TABLE da_site_log_hour ( 사이트id varchar(100) NOT NULL, 방문일자 date NOT NULL, 방문자수 bigint, 페이지뷰 bigint, 시간 char(2), 요일_번호 integer, 요일 char(1), 요일_정렬 varchar(5), constraint pk_da_site_log_hour primary key(사이트id, 방문일자, 시간) ) TABLESPACE ts_da; INSERT INTO da_site_log_hour SELECT 사이트id, 방문일자, count(distinct 사용자key), count(1), lpad(EXTRACT(HOUR FROM 방문일시)::char(2), 2, ‘0’) as 시간, EXTRACT(DOW FROM 방문일자), case when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 0 then ‘일’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 1 then ‘월’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 2 then ‘화’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 3 then ‘수’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 4 then ‘목’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 5 then ‘금’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 6 then ‘토’ end , case when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 0 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’일’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 1 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’월’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 2 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’화’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 3 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’수’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 4 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’목’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 5 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’금’ when EXTRACT(DOW FROM 방문일자) = 6 then EXTRACT(DOW FROM 방문일자) || ‘ ‘ ||’토’ end FROM da_site_log WHERE 방문일자 = $방문일자 GROUP BY 사이트id, 방문일자, 시간;
사이트 유입 검색어 : 유입 검색어의 네이버 검색 통계
네이버 애널리틱스를 통해 수집된 사이트의 방문 로그에 포함된 유입 검색어 중, 네이버를 통해 검색된 검색어에 대한 네이버 통합검색의 사용자 특성별 수치 데이터입니다.
즉 네이버에서 ‘네이버클라우드’, ‘네이버 클라우드 플랫폼’ 등을 검색해서 사이트에 방문한 사용자가 있는 경우, ‘네이버클라우드’, ‘네이버 클라우드 플랫폼’ 등의 검색어가 당일 하루 동안 네이버에서 검색된 전체 수치를 성별/연령대 등의 단위로 집계한 데이터입니다.
오브젝트 스토리지 버킷의 ‘site_kwd’ 디렉터리 하위의 날짜별, 사이트 ID별 디렉터리에 파일이 저장되며, da_han DB의 da_site_kwd라는 테이블에 데이터가 저장됩니다.
da_site_kwd : 사이트 방문 로그의 유입 검색어에 대한 네이버 통합 검색의 데이터 저장 테이블
CREATE TABLE da_site_kwd( 검색어 varchar(500) NOT NULL, 검색일자 date NOT NULL, pc_모바일 varchar(10) NOT NULL, 성별 varchar(10), 연령대코드 varchar(10), 검색수 int, 사이트id varchar(100) NOT NULL, — 추가한 칼럼(폴더명) 연령대 varchar(10) — 추가한 칼럼 ) PARTITION BY RANGE (검색일자) TABLESPACE ts_da; CREATE TABLE da_site_kwd_202011 PARTITION OF da_site_kwd FOR VALUES FROM (‘2020-11-01’) TO (‘2020-12-01’); — 코드값 매핑 update da_site_kwd set 연령대 = ‘0-12′ where 연령대코드 = 1′ and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’13-18′ where 연령대코드 = 2 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’19-24′ where 연령대코드 = 3 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’25-29′ where 연령대코드 = 4 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’30-34′ where 연령대코드 = 5 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’35-39′ where 연령대코드 = 6 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’40-44′ where 연령대코드 = 7 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’45-49′ where 연령대코드 = 8 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’50-54′ where 연령대코드 = 9 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’55-59’ where 연령대코드 = 10 and 검색일자 = $검색일자; update da_site_kwd set 연령대 = ’60-‘ where 연령대코드 = 11 and 검색일자 = $검색일자;
방문자 검색어 요약 : 방문자의 검색 활동 통계
유입 검색어를 통해 사이트를 방문한 사용자가 유입 검색어를 입력하기 전/후 일정 시간 동안 네이버에서 검색한 검색어에 대한 검색 수치 데이터입니다.
즉 네이버에서 ‘네이버클라우드’를 검색해서 사이트에 방문한 사용자가 있는 경우, 그 사용자가 ‘네이버클라우드’라는 검색어를 입력하기 전/후 일정 시간동안 ‘클라우드’, ‘NCP’, ‘AWS’ 등의 검색어를 검색했다면, 이 검색어들에 대한 방문자들의 검색 수치 데이터입니다.
오브젝트 스토리지 버킷의 ‘visitor_kwd_sum’ 디렉터리 하위의 날짜별, 사이트 ID별 디렉터리에 파일이 저장되며, da_han DB의 아래 두 테이블에 데이터가 저장됩니다.
da_visitor_kwd_sum : 사이트를 방문한 사용자가 같은 날 네이버에서 검색한 데이터 저장 테이블
CREATE TABLE da_visitor_kwd_sum( 검색일자 date NOT NULL, 검색어 varchar(500), 검색수 bigint, 사이트id varchar(100) NOT NULL — 추가한 칼럼(폴더명) ) PARTITION BY RANGE (검색일자) TABLESPACE ts_da; CREATE TABLE da_visitor_kwd_sum_201911 PARTITION OF da_visitor_kwd_sum FOR VALUES FROM (‘2019-11-01’) TO (‘2019-12-01’);
da_visitor_kwd_sum_top : da_visitor_kwd_sum 데이터 중 일별로 검색 수가 높은 상위 1000개의 데이터만 추출해 저장하는 테이블(대시보드 성능을 위해 추가한 테이블)
CREATE TABLE da_visitor_kwd_sum_top( 검색일자 date NOT NULL, 검색어 varchar(300) NOT NULL, 검색수 bigint, 사이트id varchar(100) NOT NULL, constraint pk_da_visitor_kwd_sum_top primary key(사이트id, 검색일자, 검색어) ) TABLESPACE ts_da; — 날짜/사이트별 top 1000 INSERT INTO da_visitor_kwd_sum_top SELECT 검색일자, 검색어, 검색수 , 사이트id FROM da_visitor_kwd_sum WHERE 검색어 is not null and 검색일자 = $검색일자 and 사이트id = $사이트id ORDER BY 검색수 desc limit 1000;
쇼핑 인사이트
네이버 쇼핑에서 발생한 검색어에 대한 상품 카테고리의 성별/연령대별 클릭 데이터입니다.
매일 전일 데이터가 새로 수집되면 오브젝트 스토리지 버킷의 ‘datalab_shopping’ 디렉터리에 날짜별 쇼핑 인사이트 데이터 파일이 저장되며, ‘datalab_shopping_cat’ 디렉토리에는 신청한 카테고리에 대한 카테고리 코드 데이터 파일이 저장됩니다.
da_datalab_shopping_cat : 신청한 쇼핑 카테고리에 대한 코드 데이터를 저장하는 테이블
CREATE TABLE da_datalab_shopping_cat_id( 카테고리id varchar(10), 상위카테고리id varchar(10), 카테고리이름 varchar(300), 카테고리레벨 int, 최종카테고리여부 char(1), 노출순서 int, 서비스사용여부 char(1), constraint pk_da_datalab_shopping_cat_id primary key(카테고리id) ) TABLESPACE ts_da;
da_datalab_shopping : 신청한 쇼핑 카테고리에 속한 상품에 대한 검색어의 성별/연령대별 클릭 데이터를 저장하는 테이블
CREATE TABLE da_datalab_shopping( 클릭일자 date NOT NULL, pc_모바일 varchar(10) NOT NULL, 검색어 varchar(300) NOT NULL, 카테고리id varchar(10), 성별 varchar(10), 연령대코드 varchar(10), 클릭수 int, 연령대 varchar(10), — 추가한 컬럼 카테고리이름 varchar(300), — 추가한 컬럼 카테고리레벨 int, — 추가한 컬럼 분류1카테고리id varchar(10), — 추가한 컬럼 분류1카테고리이름 varchar(300), — 추가한 컬럼 분류2카테고리id varchar(10), — 추가한 컬럼 분류2카테고리이름 varchar(300), — 추가한 컬럼 분류3카테고리id varchar(10), — 추가한 컬럼 분류3카테고리이름 varchar(300) — 추가한 컬럼 ) PARTITION BY RANGE (클릭일자) TABLESPACE ts_da; CREATE TABLE da_datalab_shopping_202011 PARTITION OF da_datalab_shopping FOR VALUES FROM (‘2020-11-01’) TO (‘2020-12-01’);
데이터 삭제
블록 스토리지 용량 확인
DB 데이터들은 제공되는 블록 스토리지에 저장이 되는데, 블록 스토리지는 2TB가 제공되므로 불필요한 로그 데이터는 삭제하여 최신 데이터가 저장될 수 있게 해야 합니다.
① 서버에 접속하여 df -h 명령어를 입력하여 /das로 마운트된 블록 스토리지 사용량을 조회할 수 있습니다.
불필요한 데이터 삭제
Raw 데이터들은 월 단위 파티션 테이블에 저장되므로, 파티션 단위로 월 단위 데이터를 삭제할 수 있습니다. 다른 테이블들은 날짜를 조건으로 오래된 데이터를 삭제할 수 있으며, 사이트 ID와 같은 특정 조건으로도 데이터를 삭제할 수 있습니다.
단, 대량의 데이터를 삭제하는 경우 DB 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.
빅데이터 커리어 가이드북
출판사 리뷰
빅데이터는 무엇이고, 빅데이터 전문가는 어떤 일을 할까?
서울대학교 조성준 교수와 데이터마이닝 연구원이
실무자에게 듣고, 취업준비생에게 들려 주는 빅데이터 전문가의 모든 것
빅데이터 세상
빅데이터의 등장으로 달라진 기업의 변화에 대해 알아보고, 빅데이터 전문가의 직무를 정의합니다. 그리고 실제 프로젝트를 통해 빅데이터 세상에서 일하는 전문가는 어떤 사람들인지 알아봅니다.
빅데이터 직업
빅데이터 전문가는 어떤 역할을 담당하며, 성공적인 커리어를 갖추기 위해서는 어떤 요소를 갖춰야 할까요? 실제 현장에서 활약 중인 전문가를 인터뷰해 생생한 경험담을 담았습니다.
빅데이터 지식
빅데이터 전문가가 되기 위해 알아야 할 지식을 소개합니다. 전문 지식을 공부해야 하는 이유와 효율적으로 공부할 수 있는 다양한 자료를 함께 안내합니다.
빅데이터 취업
빅데이터 관련 취업 준비 과정을 다룹니다. 빅데이터 관련 취업 준비가 다른 분야와 어떻게 다른지 그리고 현재 취업 시장에서 어떤 지식과 기술 및 태도를 요구하는지 안내합니다.
이 책의 목표는 지금까지 누구도 알려 주지 않았던 빅데이터 직업과 직무를 마치 친구나 선후배로부터 전해 듣는 것처럼 생생하게 경험하도록 도와주는 것입니다. 이를 위해 집필진의 경험과 지식, 현업에서 활발히 활동 중인 빅데이터 전문가와의 인터뷰 그리고 철저한 조사를 바탕으로 지금까지 빅데이터 전문가로만 소개됐던 직무를 세분화했습니다. 직무별 설명뿐 아니라 해당직무에 필요한 지식과 능력, 취업 준비에 필요한 내용도 함께 담았습니다.
더 나아가 각 빅데이터 직무가 현실 세계에서 어떤 식으로 유기적으로 협업하는지에 쉽게 보여 주기 위해 여러 케이스 스터디도 담았습니다. 취업을 준비 중인 독자가 각 빅데이터 진로를 더 철저하게 준비해 꿈꾸던 취업을 이루길 기원합니다. 빅데이터 팀을 적극적으로 구성하려는 기업의 인사 담당자나 빅데이터가 불러일으킨 직업 세계의 변화에 대해 알차게 배우고 싶은 독자에게도 많은 도움이 되길 바랍니다. 이 책은 네 개의 마당으로 구성돼 있습니다. 각 마당에서는 빅데이터가 무엇이고, 빅데이터 전문가는 어떤 일을 하는지 그리고 빅데이터 전문가가 되려면 어떤 지식이 필요하고, 빅데이터 전문가로 취업하려면 어떤 준비가 필요한지를 구체적으로 설명합니다.
첫째마당에서는 최근 각광받는 빅데이터가 무엇인지 설명하고, 이에 따른 기업과 빅데이터 직업의 변화 그리고 새로운 직업의 탄생을 다뤘습니다. 우선 빅데이터 산업 내에서 빈번하게 등장하는 업무와 특징을 기준으로 빅데이터 전문가를 여섯 직무로 나눴습니다. 또한 각 직무가 서로 현업의 다른 부서와 유기적으로 작동하는 과정을 보여 주기 위해 실제 회사에서 진행한 프로젝트를 바탕으로 케이스 스터디를 실었습니다. 둘째마당에서는 각 직업의 구체적인 업무를 상세히 설명하고, 실제로 다양한 환경에서 근무하는 빅데이터 전문가의 인터뷰를 담았습니다. 같은 직종에서 같은 업무를 수행하더라도 그 경험은 개개인의 성격이나 배경, 관심사 등에 따라 다를 것입니다. 집필진 역시 단편적인 특징만으로 직무를 정의하는 데 그쳐선 안 된다고 생각했기 때문에 최대한 다양한 경험을 가진 빅데이터 전문가를 인터뷰했습니다.
셋째마당에서는 빅데이터 직무별로 반드시 갖춰야 할 핵심적인 지식과 기술적인 역량을 다뤘습니다. 저희 집필진의 전문 지식과 온라인 구인?구직 공고 분석, 빅데이터 전문가 인터뷰, 기업의 인사팀과 경영진 인터뷰를 바탕으로 내용을 정리했습니다. 여기에는 오래전부터 데이터 분석에 사용한 선형 대수학 및 통계 기법부터 최근 몇 년 사이 크게 각광받는 딥러닝도 포함돼 있습니다. 넷째마당에서는 빅데이터 관련 취업 준비 과정을 다뤘습니다. 누구나 자신만의 준비 방법과 스타일이 있지만, 빅데이터 관련 취업 준비가 다른 분야와 어떻게 다른지 그리고 현재 취업 시장에서 어떤 지식과 기술 및 태도를 요구하는지에 중점을 뒀습니다.
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