ㅁ 전처리 확대

ㅇ 정의: 문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 변환하고 정제하는 과정에서 적용되는 기술과 방법.

ㅇ 특징: 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 데이터의 품질을 높이고 분석 가능성을 증대시킴.

ㅇ 적합한 경우: 비정형 데이터가 많고, 데이터 품질 향상이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정: 전처리 과정이 과도하게 복잡해질 경우, 성능 저하 및 데이터 왜곡 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 전처리 확대는 데이터 품질 향상을 목적으로 한다.
– X: 전처리 확대는 데이터 분석 결과를 직접적으로 생성한다.

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1. 데이터 변환 API

ㅇ 정의: 다양한 데이터 형식을 통합하고 변환하기 위해 제공되는 프로그래밍 인터페이스.

ㅇ 특징: 데이터 변환의 자동화, 다양한 형식 지원, 사용자 정의 가능.

ㅇ 적합한 경우: 여러 소스에서 데이터를 수집하거나 데이터 형식이 상이한 경우.

ㅇ 시험 함정: API를 사용하면 모든 데이터 품질 문제가 해결된다고 오해할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 변환 API는 데이터 형식 통합에 유용하다.
– X: 데이터 변환 API는 데이터 분석 결과를 직접 제공한다.

ㅁ 추가 학습 내용

데이터 변환 API는 다양한 형식의 데이터를 다른 형식으로 변환하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 데이터 처리가 간소화되고 자동화됩니다. 다음은 데이터 변환 API의 활용 사례와 관련된 상세 설명입니다.

1. **JSON 데이터를 CSV로 변환**:
– 활용 사례: 웹 애플리케이션에서 JSON 형식으로 데이터를 제공받았을 때, 이를 분석하거나 저장하기 위해 CSV 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다.
– API 작동 방식: API는 JSON 데이터를 입력으로 받아, 각 키-값 쌍을 CSV의 열과 행으로 매핑합니다. 예를 들어, JSON 객체가 여러 개일 경우, 각 객체는 CSV의 한 행으로 변환됩니다.
– 주요 과정:
– JSON 데이터를 파싱하여 구조화된 형태로 읽음.
– 필요한 필드를 선택하여 CSV 형식으로 매핑.
– 결과를 파일로 저장하거나 데이터베이스로 전송.

2. **텍스트 데이터를 정규화**:
– 활용 사례: 데이터 분석 과정에서 텍스트 데이터의 불필요한 공백, 특수문자, 대소문자 차이를 제거하여 일관된 형식으로 정리할 필요가 있을 때 사용됩니다.
– API 작동 방식: 입력된 텍스트를 정규화 규칙에 따라 처리합니다. 예를 들어, 모든 텍스트를 소문자로 변환하거나, 특정 패턴의 특수문자를 제거하는 작업을 수행합니다.
– 주요 과정:
– 텍스트 데이터의 유효성 검사.
– 정규 표현식이나 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 텍스트 수정.
– 결과를 반환하거나 저장.

3. **데이터 변환 API와 ETL 프로세스 간의 관계**:
– ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 추출하고 변환하여 최종적으로 저장하는 과정입니다. 데이터 변환 API는 이 과정에서 “Transform” 단계에 해당합니다.
– 역할:
– 데이터 추출(Extract): 외부 소스에서 데이터를 가져오는 단계로, 이 과정에서 데이터 변환 API는 데이터 형식 간 변환을 지원할 수 있음.
– 데이터 변환(Transform): 데이터 변환 API는 이 단계에서 데이터를 정규화, 필터링, 형식 변환 등의 작업을 수행하여 데이터의 품질을 향상시킴.
– 데이터 적재(Load): 변환된 데이터를 데이터베이스, 파일 시스템 등에 저장하는 단계로, 변환 API가 제공하는 결과물을 활용함.
– 예시: ETL 프로세스를 통해 웹 로그 데이터를 추출한 뒤, 데이터 변환 API를 사용하여 JSON 로그를 CSV로 변환하고, 이를 데이터 웨어하우스에 적재하여 분석에 활용.

이와 같은 사례를 통해 데이터 변환 API의 실질적 사용 방법과 ETL 프로세스에서의 역할을 이해할 수 있습니다.