1) 특정 문자열+숫자

="NO00"&ROW()

함수를 1번 셀에 놔두면 해당항목이

NO001 로 바뀐다. 해당 1번 행 셀을 Ctrl + C 한 후,

다른 열 (ALL- 최상단탭) 클릭 후 Ctrl + V 하면

NO001 ~ NO01.....0001 까지 생성된다.

2) 특정 숫자

1번 행 셀에 1을 기입 후 2번 행셀에서

내용에 = 입력후 화살표 위 (1번행셀 가리킴) 누르고 +1 기입 후, 엔터 누르면 

2번 행 셀에 2가 출력된다.

2번 행 셀을 Ctrl + C 한 다음, 3번 행 셀에 마우스 왼쪽 클릭,

그다음 Ctrl + Shift + 화살표 아래 (해당 열 모두 선택) 한 다음, 엔터 누르면

모든 행에 숫자가 +1 되어 출력된다.

엑셀 데이터를 컬럼에 매칭되게 하나씩 넣어 저장한다.

big_data.xls

이재희      178    80    NO0001

윤김         155    60    NO0002

이재희      175    75    NO0003

다른이름으로 저장 CSV (쉼표로 분리)

big_data.csv

이재희, 178, 80, NO0001

윤김, 155, 60, NO0002

성새힘, 175, 75, NO0003

메모장에 아래와 같이 작성 후, 확장자를 .ctl로 저장합니다.

load data

infile 'E:\01. PROJECT\02. G6\06. 개발\13. 테스트\COKR_APPLY.csv'

append

into table table_apply

fields terminated by ','

(seq, model_category, event_seq, user_id)

위작성 파일 이름 : apply.ctl

E:\> sqlldr userid=scott/tiger@localhost control='C:\ctl_folder\test_apply.ctl'

userid= 계정명/계정비밀번호 @ 접속할 도메인명

ex) admin/admin01@TEST.DOMAIN.NET

주의: 

sql*plus 에서 명령어 치면 안됨. os명령창으로 나와서 써야됨

유닉스 환경이라면

SQL> !sqlldr userid ... ...... 하면 됨

참고 URL : http://yadw.tistory.com/123

Toad for Oracle , SQL Developer for Oracle

해당 DBMS 모두 Procedure/Method 을 호출하기 위해서는 

IN parameter와 OUT parameter, INOUT paramter가 변수와 Bind 되어야 excute (실행)이 된다.

execute mgr.memberproc_delete('34622',:resultInt,:resultCode);

허나, 토드에서는 

call mgr.memberproc_delete('34622',:resultInt,:resultCode);

call문도 실행이 된다. 

하지만 SQL Developer에서는 call이 실행되지 않고 excute 로만 실행이된다.

데이터 분석을 가르치는 미국 어떤 교수님이 써놓은 글을 참고해서 써 놓은 글이다.

아래 링크에서 중요하다고 생각하는 부분을 번역 했다.

http://www.dataschool.io/python-or-r-for-data-science/

Python을 할 것인가 R을 할 것인가

프로그래밍을 해본 경험이 있는가?

프로그래밍을 해본 경험이 있다면 파이썬을 하는게 좋은 것 같다. 왜냐하면 파이썬 문법은 다른 프로그래밍 문법하고 비슷하므로 적응하기가 더 좋다. 프로그래밍을 해본 경험이 없으면 둘 다 비슷한 것 같다.

연구를 할 용도인지 실무를 할 용도인지?

기준이 좀 애매하긴 하다. 연구인지 실무인지를 떠나서 통계적인 분석을 하려면 R이 좋고 뭘 만들어 내야 하는 경우라면 Python이 좋다.

R이 매력적인가 Python이 매력적인가?

R의 사이트 디자인은 별로다. 아니 뭐가 없다. 반면에 Python은 R에 비해서 사이트도 예쁘게 잘 해놓았고 문서도 깔끔하게 정리 해놓았다. 접근성은 Python이 더 좋은 것 같다.

데이터 클리닝(data cleaning)할 때 좋은 언어는?

데이터 클리닝은 raw data(가공 하지 않은 널려 있는 데이터들)를 정리해서 사용할 수 있을 정도로 가공하는 작업을 말한다. 이거 할 때는 Python이 좋다. 왜냐하면 Python은 데이터 타입이 여러가지 이고(R은 숫자랑 문자 정도만 있는 듯) 정규식(문자에서 패턴 찾아내는 것)을 지운 하기 때문이다.

데이터 탐색(data exploration) 할 때 좋은 언어는?

데이터 탐색이란 데이터를 읽어와서 시각화 하는 작업이라고 볼 수 있다.

이 작업을 하는데에는 파이썬이 좀 더 좋은 것 같다. python의 pandas라는 패키지가 있는데 이 패키지가 참 좋기 때문이다. R에도 dplyr이라는 패키지가 있는데 panada에 비해서는 할 수 있는게 적다. 대신 dplyr은 배우기 쉬운 장점이 있지만 그만큼 단순해서 불편한 것도 있다.

빅데이터 환경의 특징

자연어 처리는

인간이 발화하는 언어 현상을 기계적으로 분석하여, 컴퓨터가 이해할수 있는 형태로 만드는 자연 언어 이해 

혹은 그러한 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 제반 기술을 의미

컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하고자 한다는 점에서 인공지능과 대단히 밀접한 관련이 있으며,

전산언어학과 거의 구별없이 비슷한 의미로 사용된다.

정의

기존 DBMS Tool(데이터베이스 관리도구) 의 능력을 넘어서는 

수십 TB 의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가아닌 비정형 데이터의 집합 조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술

2012년 가트너는 빅데이터 기존의 정의를 다음과 같이 개정하였다: 

“빅 데이터는 큰 용량(volume), 빠른 속도(velocity), 그리고(또는) 높은 다양성(veriety)을 갖는 정보 자산으로서 이를 통해 의사 결정 및 통찰 발견, 프로세스 최적화를 향상시키기 위해서는 새로운 형태의 처리 방식이 필요하다.”

분석기법

빅 데이터의 분석, 활용을 위한 빅 데이터 처리 기법은 크게 분석 기술, 표현 기술로 나뉜다.

분석 기술

• 텍스트 마이닝: 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공
• 오피니언 마이닝: 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별
• 소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정
• 군집 분석: 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군집을 발굴

대규모의 정형/비정형 데이터를 처리하는 데 있어 가장 기본적인 분석 인프라로 하둡이 있으며, 데이터를 유연하고 더욱 빠르게 처리하기 위해 NoSQL 기술이 활용되기도 한다.

상황:
CallableStatement에서 사용하는 프로시져가 없는 경우, 오타 등으로 못찾는 경우

해결:
1. 'PROC_INPUT_DATA' Procedure를 만들어준다.
2. 컴파일이 안된경우 생긴다.

Tip 

Toad for Oracle : F9  프로시저 컴파일 단축키

Toad for Oracle : F5  프로시저 저장

mysql 에서 A 서버의 mysql에서 B 서버의 mysql의 테이블을 참조하여 쓰고 싶은 경우

federated 라는 기능을 사용해야 한다.

해당 기능 사용법은 다음과 같다.

1. federated Plugin 설치

mysql 접속 후 아래 명령어 수행

>> install plugin federated soname 'ha_federated.so'

federated 설치 확인은 다음 명령어 수행

>> show engines;

2. my.cnf 파일 수정

/etc/my.cnf 파일의 [mysqld] 그룹에 다음 내용 추가

federated

mysql 데몬 재시작

>> sudo service mysql restart

3. federated 기능 Enable 확인

federated 기능 Enable 확인 명령어 수행

>> show engines;

Federated Engine의 Support 항목이 Yes로 되어 있음 정상

4. federated Table 생성

 CREATE TABLE [테이블 명]

(

     FIELD 데이터 타입

     Federate될 Table과 동일한 데이터 타입으로 세팅

)

ENGINE=FEDERATED

CONNECTION='mysql://사용자:비밀번호@호스트:포트/DB명/테이블명';

.NET Framework가 설치되어 있지 않거나 기타 다른 시스템의 환경적인 요인으로 인하여 MySQL의 Installer가 정상적으로 동작하지 않는 경우가 있습니다. 이러한 경우 다음과 같이 MySQL을 수동을 설치할 수 있습니다.

MySQL 수동 설치 파일 다운로드 받기

http://dev.mysql.com/downloads/mysql/에서 MySQL의 압축 파일 버전을 다운로드 받기 위한 링크를 클릭합니다.

페이지가 이동되면 화면 하단부의 "No Thanks, just start my download." 링크를 클릭하여 압축파일을 다운로드 받도록 합시다.

다운받은 파일의 압축 해제

다운로드 받은 파일을 C 드라이브 안에 압축 해제 합니다.

MySQL 실행 경로 환경 변수 설정하기

압축 해제한 폴더 안에 존재하는 bin 폴더가 MySQL의 실행 경로 입니다. 이 경로를 윈도우의 환경변수에 등록해야 합니다.

바탕화면의 내 PC 아이콘을 마우스 우클릭하여 "속성"을 선택합니다.

시스템 화면의 왼쪽 메뉴에서 "고급 시스템 설정" 항목을 클릭합니다.

"환경변수" 버튼을 누릅니다.

환경변수 하단부의 "시스템 변수" 항목에서 Path를 찾아 "편집"버튼을 누릅니다.

편집 창이 나타나면, 변수 값란에 입력되어 있는 기존의 값 뒤에 MySQL의 실행 폴더 경로를 추가해 주어야 합니다.

기존의 값 맨 뒤에 세미콜론(;)을 입력하고 "MySQL의 압축 해제 경로\bin"을 추가해 주어야 합니다. 여기서는 "C:\mysql-5.6.24-winx64\bin" 이라고 추가합니다.

설정이 완료되면 모든 화면의 "확인"버튼을 누르고 창을 닫습니다.

MySQL 설정파일 수정하기

MySQL의 압축을 해제한 폴더 안에는 "my-default.ini" 라는 파일이 있습니다. 이 파일이 MySQL의 환경 설정 파일의 기본 템플릿 입니다.

이 파일을 마우스 우클릭 하여 "편집"메뉴를 선택합니다.

"my-default.ini" 파일이 열리면 아래와 같이 표시된 부분이 있습니다.

이 부분에서 "#"을 삭제해서 주석을 해제하고 다음과 같이 MySQL의 경로를 작성합니다.

basedir = C:/mysql-5.6.24-winx64

datadir = C:/mysql-5.6.24-winx64/data

port = 3306

수정 결과는 다음과 같습니다.

이제 메모장의 "파일 > 다른이름으로 저장" 메뉴를 선택합니다.

파일 이름을 "my.ini"로 지정합니다.

MySQL을 윈도우 서비스로 등록하기

윈도우가 부팅될 때 마다 MySQL이 자동으로 구동되도록 하기 위해서는 윈도우에 서비스 형태로 등록해야 합니다. 이 작업을 위해서 명령프롬프트를 관리자 권한으로 실행합니다.

프롬프트 안에서 MySQL이 설치된 폴더로 접근한 후에 mysqld --install 이라고 명령어를 입력합니다. 아래의 화면 갈무리와 같이 성공했다는 메시지가 표시되면 윈도우를 재부팅 합니다.

MySQL 접속 및 Root 비밀번호 설정하기

윈도우를 재부팅한 후 명령프롬프트를 실행하고 다음의 명령어를 입력하면 MySQL에 접속할 수 있습니다. root 계정의 초기 비밀번호는 설정되어 있지 않기 때문에 비밀번호를 묻는 단계에서는 아무런 값도 입력하지 않고 엔터키를 누릅니다.

mysql -uroot -p

MySQL에 접속이 완료되면 root의 비밀번호를 설정하기 위하여 다음의 명령어들을 순차적으로 입력합니다.

use mysql;

update user set password=password('설정할 비밀번호') where user='root';

flush privileges;