데이터 마이닝이란?

데이터 마이닝은 머신 러닝, 통계 및 데이터베이스 시스템의 기술을 조합하여 대규모 데이터 세트에서 패턴, 추세 및 통찰력을 발견하는 프로세스를 말합니다.

 

데이터 마이닝이란?

 

데이터 마이닝의 목표는 의사 결정 및 기타 애플리케이션에 사용할 수 있는 데이터에서 유용하고 실행 가능한 지식을 추출하는 것입니다. 이 프로세스에는 데이터를 선택, 추출, 청소 및 변환하여 변수 간의 패턴과 관계를 식별하고 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 작업이 포함됩니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 비즈니스, 금융, 의료, 마케팅, 과학 연구와 같은 다양한 분야에서 사용됩니다.

 

데이터 마이닝의 세 가지 유형은 무엇입니까?

 

데이터 마이닝의 세 가지 유형은 다음과 같습니다:

 

설명 데이터 마이닝

 

여기에는 데이터를 탐색하고 변수 간의 패턴, 추세 및 관계를 찾는 작업이 포함됩니다.

 

예측 데이터 마이닝

 

그것은 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하기 위해 모델을 구축하고 통계 알고리즘을 사용하는 것을 포함합니다.

 

규정 데이터 마이닝

 

여기에는 데이터 마이닝 모델을 사용하여 예측된 결과에 따라 조치나 결정을 권장하는 작업이 포함됩니다.

 

데이터 마이닝의 작동 방식?

 

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 통찰력을 발견하는 과정입니다. 그것은 데이터에서 의미 있는 패턴을 식별하기 위해 수학적 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하는 것을 포함합니다. 데이터 마이닝의 일반적인 작동 방식은 다음과 같습니다:

 

데이터 수집

 

데이터 마이닝의 첫 번째 단계는 다양한 소스로부터 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 데이터베이스, 스프레드시트, 웹 사이트, 소셜 미디어 및 기타 소스가 포함될 수 있습니다.

 

데이터 전처리

 

데이터가 수집되면 데이터를 정리하고 사전 처리해야 합니다. 여기에는 관련 없는 데이터를 제거하고 결측값을 처리하며 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

 

데이터 탐색

 

데이터가 사전 처리된 후 데이터를 더 잘 이해하고 존재할 수 있는 패턴이나 추세를 식별하기 위해 탐색합니다.

 

모델 빌딩

 

패턴과 추세가 확인되면 머신러닝 알고리즘을 사용해 모델을 구축합니다. 여기에는 데이터에 대한 모델 교육 및 테스트를 통해 결과를 정확하게 예측하는 것이 포함됩니다.

 

평가

 

모델을 구축한 후 정확성과 효과를 확인하기 위해 평가가 필요합니다. 여기에는 새 데이터에 대한 모델을 테스트하고 예측을 실제 결과와 비교하는 작업이 포함됩니다.

 

배포

 

마지막으로, 모델은 실제 응용 프로그램에 사용하기 위해 배치됩니다. 여기에는 기존 시스템에 통합하거나 데이터 마이닝 프로세스에서 얻은 통찰력을 바탕으로 새로운 시스템을 개발하는 것이 포함될 수 있습니다.

 

데이터 마이닝 기술에 대해 알려주세요

 

대규모 데이터 세트에서 귀중한 통찰력과 지식을 추출하는 데 사용되는 다양한 데이터 마이닝 기술이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 데이터 마이닝 기술은 다음과 같다:

 

연결 규칙 학습

 

이 기술은 데이터 세트에서 항목 간의 관계 또는 연관성을 식별하는 데 사용됩니다. 함께 자주 구매하는 품목을 식별하기 위해 시장 바구니 분석에 자주 사용됩니다.

 

분류

 

이 기술은 주어진 데이터 집합을 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 데 사용됩니다. 그것은 새로운 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는 예측 모델을 구축하는 것을 포함합니다.

 

클러스터링

 

이 기술은 특성이나 속성을 기반으로 유사한 개체를 그룹화하는 데 사용됩니다. 고객 세분화, 이미지 인식 및 텍스트 분석에 자주 사용됩니다.

 

회귀 분석

 

이 기법은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 식별하는 데 사용됩니다. 예측 및 추세 분석에 자주 사용됩니다.

 

이상 탐지

 

이 기술은 데이터 세트에서 비정상적인 패턴 또는 특이치를 식별하는 데 사용됩니다. 사기 탐지 및 네트워크 침입 탐지에 자주 사용됩니다.

 

신경망

 

이 기술은 입력과 출력 사이의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이미지 인식, 음성 인식 및 자연어 처리에 자주 사용됩니다.

 

의사 결정 트리

 

이 기술은 의사 결정 또는 의사 결정 프로세스를 모델링하는 데 사용됩니다. 고객 프로파일링, 신용 점수 및 의료 진단에 자주 사용됩니다.

 

이러한 기술은 개별적으로 또는 더 복잡한 데이터 마이닝 작업을 수행하기 위해 조합하여 사용할 수 있습니다.

 

데이터 마이닝 프로세스란?

 

데이터 마이닝 프로세스는 데이터 분석가와 데이터 과학자가 데이터에서 의미 있는 통찰력과 지식을 추출하기 위해 수행하는 일련의 단계입니다. 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다:

 

1. 비즈니스 이해: 데이터 마이닝 프로세스의 첫 번째 단계는 해결해야 할 비즈니스 문제 또는 목표를 이해하는 것입니다. 이 단계에는 문제 정의, 목표 이해 및 관련 데이터 소스 식별이 포함됩니다.
2. 데이터 이해: 이 단계에서는 데이터 분석가가 분석에 사용될 데이터를 수집하고 평가합니다. 여기에는 데이터 소스 식별, 데이터 품질 이해 및 추가 데이터가 필요한지 여부 결정이 포함됩니다.
3. 데이터 준비: 데이터를 수집한 후에는 데이터를 정리하고 포맷한 후 분석하기 쉬운 형식으로 변환해야 합니다. 이 단계에는 데이터 정리, 데이터 통합, 데이터 축소 및 데이터 변환이 포함될 수 있습니다.
4. 모델링: 이 단계에서 데이터 분석가는 다양한 데이터 마이닝 기법을 사용하여 예측 모델을 구축하거나 데이터의 패턴을 식별합니다. 여기에는 군집 분석, 분류, 회귀 분석 및 연관 분석과 같은 기술이 포함될 수 있습니다.
5. 평가: 일단 모델을 구축한 후에는 정확하고 신뢰할 수 있는 모델인지 확인하기 위해 평가가 필요합니다. 여기에는 새로운 데이터에서 모델을 테스트하여 성능이 얼마나 우수한지 확인하고 결과를 비즈니스 목표와 비교하는 작업이 포함됩니다.
6. 배포: 일단 모델이 평가되고 정확하다고 판단되면, 모델을 생산에 배치할 수 있습니다. 이 단계에서는 모델을 기존 비즈니스 프로세스 및 시스템에 통합합니다.
7. 모니터링: 데이터 마이닝 프로세스의 마지막 단계는 모델이 예상대로 계속 작동하도록 시간 경과에 따라 모니터링하는 것입니다. 여기에는 지속적인 데이터 수집, 모델 재교육 및 모델 업데이트가 포함될 수 있습니다.