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데이터 마이닝 이란
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데이터 마이닝 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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개요[편집]
적용 분야[편집]
같이 보기[편집]
각주[편집]
외부 링크[편집]
Embian Blog :: 데이터 마이닝(Data Mining) 이란?
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데이터 마이닝이란 무엇입니까? | 팁코 소프트웨어
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데이터 마이닝 작동 방식
데이터 마이닝의 유형
데이터 마이닝이 중요한 이유는 무엇이며 어디에 사용됩니까
데이터 마이닝 프로세스
데이터 마이닝의 도전 과제
데이터 마이닝(Data Mining) 개념과 이해
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데이터 마이닝 이란
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데이터마이닝 (data mining)이란?_데이터 분석 전문가(ADP) : 네이버 블로그
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데이터 마이닝의 정의 | SAS KOREA
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데이터마이닝(Data Mining) 이란?
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데이터마이닝(Data Mining) 이란
‘인공지능 및 데이터과학데이터분석 & 통계’ 관련 글
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데이터 마이닝이란 무엇입니까?
A: 데이터 과학자는 다양한 데이터 마이닝 기법을 사용합니다. 사용하는 분석 기능, 얻고자 하는 해답, 인력 투입이나 머신 러닝 알고리즘의 수준에 따라 사용하는 기법이 다릅니다. 그러나 일반적으로, 다음의 세 가지 기법이 가장 흔히 사용됩니다.
묘사 모델링. 묘사 모델링에서는 데이터 세트에서 공통의 유사성을 찾아내 이벤트 또는 결과의 숨겨진 이유를 파악합니다. 묘사 모델링 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
● 클러스터링 – 유사한 레코드를 그룹화하여 이상치를 감지합니다.
● 연관 규칙 학습 – 데이터 포인트와 다른 레코드 간의 관계를 파악합니다.
● 주성분 분석 – 변수 간의 관계를 발견합니다.
● 선호도 그룹화 – 유사한 목표와 관심을 가진 사람들의 그룹을 세분화하여 행동을 분석합니다.
예측 모델링. 예측 모델링에서는 미래의 이벤트 또는 확인되지 않은 결과에 대한 추정치를 분류합니다. 실제 사례로는, 대출 신청인의 신용 점수로 대출 상환 가능성을 평가하거나, 개인의 과거 지출 행동을 분석하여 신용카드 사기 관련 이상치를 파악하는 것 등이 있습니다. 예측 모델링 방법의 예는 다음과 같습니다.
● 회귀 – 종속 변수와 일련의 독립 변수 간의 관계 강도를 측정합니다.
● 뉴럴 네트워크 – 컴퓨터 프로그램과 학습 알고리즘을 사용하여 패턴을 감지하고 예측합니다.
● 의사 결정 트리 – 나무 모양의 다이어그램으로서 각 분기는 발생 가능성이 있는 이벤트를 나타냅니다.
● 서포트 벡터 머신 – 관련 학습 알고리즘을 갖춘 지도 학습 모델입니다.
처방 모델링. 처방 모델링은 텍스트 마이닝이라는 프로세스를 통해 비정형 데이터를 필터링하고 변환하여 예측 모델에 포함합니다. 처방 모델링은 내부 변수와 외부 변수를 모두 검토하여 행동 방침을 권장합니다. 처방 모델링 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
● 규칙을 사용한 예측 분석 – 패턴에서 IF/THEN 규칙을 개발하여 결과를 예측합니다.
● 마케팅 최적화 – 다양한 유형의 미디어를 실시간으로 시뮬레이션하여 최고의 투자 수익률(ROI)을 얻기 위한 올바른 조합을 결정합니다.
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데이터마이닝(data mining), 또는 자료채굴(資料採掘)은, 대규모로 저장된 데이터안에서 체계적이고 자동적으로 통계적규칙이나 짜임을 분석하여, 가치있는 정보를 빼내는 과정이다. 다른 말로는, KDD(데이터베이스속의 앎발견, knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다.[1]
개요 [ 편집 ]
데이터마이닝은, 통계학에서 패턴인식에 이르는 다양한 계량기법을 사용한다. 데이터 마이닝 기법은 통계학쪽에서 발전한 탐색적자료분석, 가설 검정, 다변량 분석, 시계열 분석, 일반선형모형 등의 방법론과 데이터베이스 쪽에서 발전한 OLAP (온라인 분석 처리:On-Line Analytic Processing), 인공지능 진영에서 발전한 SOM, 신경망, 전문가 시스템 등의 기술적인 방법론이 쓰인다.
데이터 마이닝의 응용 분야로 신용평점 시스템(Credit Scoring System)의 신용평가모형 개발, 사기탐지시스템(Fraud Detection System), 장바구니 분석(Market Basket Analysis), 최적 포트폴리오 구축과 같이 요즘날 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용되고 있다.
단점으로는, 자료에 의존하여 현상을 해석하고 개선하려고 하기 때문에 자료가 현실을 충분히 반영하지 못한 상태에서 정보를 추출한 모형을 개발할 경우 잘못된 모형을 구축하는 오류를 범할 수가 있다.[1]
적용 분야 [ 편집 ]
데이터마이닝은 데이터 분석을 통해 아래와 같은 분야에 적용하여 결과를 도출할 수 있다.
분류(Classification): 일정한 집단에 대한 특정 정의를 통해 분류 및 구분을 추론한다 (예: 경쟁자에게로 이탈한 고객)
군집화(Clustering): 구체적인 특성을 공유하는 군집을 찾는다. 군집화는 미리 정의된 특성에 대한 정보를 가지지 않는다는 점에서 분류와 다르다 (예:유사 행동 집단의 구분)
연관성(Association): 동시에 발생한 사건간의 관계를 정의한다. (예:장바구니안의 동시에 들어 가는 상품들의 관계 규명)
연속성(Sequencing): 특정 기간에 걸쳐 발생하는 관계를 규명한다. 기간의 특성을 제외하면 연관성 분석과 유사하다 (예: 슈퍼마켓과 금융상품 사용에 대한 반복 방문)
예측(Forecasting): 대용량 데이터집합 내의 패턴을 기반으로 미래를 예측한다 (예: 수요예측)[1]
같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]
가 나 다 이재규,권순범,임규건. 《경영정보시스템원론(제2판), 2005, 534p》. 법영사. ISBN-10 : 027375453X / ISBN-13 : 9780273754534.
외부 링크 [ 편집 ]
데이터 마이닝이란 무엇입니까?
데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 발견하는 것입니다. 데이터 마이닝은 데이터 사이언스 분야의 학문으로 분류됩니다. 데이터 마이닝 기술은 인공 지능(AI) 애플리케이션을 가능하게 하는 머신 러닝(ML) 모델을 만드는 것입니다. 인공 지능 내에서 데이터 마이닝의 예로는 검색 엔진 알고리즘 및 추천 시스템이 있습니다.
데이터 마이닝 작동 방식
데이터 마이닝은 기본 쿼리 및 보고 기술로 처리할 수 없는 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝은 몇 가지 주요 식별자로 표시되며 이에 대해서는 아래에서 더 자세히 살펴봅니다.
자동 패턴 인식
데이터 마이닝 모델은 데이터 마이닝의 기초이며 자동 인식은 이러한 모델이 실행되는 방식을 나타냅니다. 데이터 모델은 확립된 알고리즘을 사용하여 구축된 데이터를 마이닝합니다. 그러나 대부분의 모델은 새로운 데이터에로 일반화할 수 있습니다. 스코어링은 모든 모델을 새로운 데이터에 적용하고 적합성을 평가하는 프로세스입니다.
가장 가능성 있는 결과 예측
여러 데이터 마이닝 형식은 본질적으로 예측입니다. 이에 대한 한 가지 예는 교육 및 인구 통계를 기반으로 개인 소득을 예측하는 모델입니다. 각 예측에는 예측이 실현될 가능성을 나타내는 어느 정도의 확률이 적용됩니다.
다른 경우에는 예측 데이터 마이닝으로 규칙을 생성할 수 있습니다. 이는 특정 결과를 암시하는 특정 조건입니다. 한 가지 규칙의 예는 대학 학위를 가지고 있고 도시의 특정 구역에 거주하는 사람의 소득이 해당 지역의 평균 이상일 가능성이 있음을 지정하는 것입니다. 이러한 규칙은 관련 지원 자료를 통해 제공됩니다. 해당 지역의 인구 비율이 이 규칙을 충족합니다.
자연적으로 발생하는 그룹화에 중점 두기
대규모 데이터 내에서 자연스러운 그룹화를 나타내는 데이터 마이닝 형식도 있습니다. 특정 모델은 좋은 운전 실적을 보유하고 있으며 매년 휴가를 위해 자동차를 렌트하는 특정 소득 범위 내의 인구 집단에 중점을 둘 수 있습니다. 이러한 정보는 보험 회사뿐만 아니라 렌탈 에이전시에도 유용할 수 있습니다.
데이터 마이닝의 유형
데이터 마이닝에는 다음을 포함한 여러 유형이 있습니다.
선형 회귀
기업은 선형 회귀를 통해 하나 또는 여러 개의 독립 입력 변수값을 사용하여 연속 변수의 값을 예측할 수 있습니다. 이 방법은 보통 부동산 기업에서 평방 피트수, 건설 연도 및 우편 번호 위치와 같은 변수를 기반으로 주택 가치를 예측하는 데 사용됩니다.
로지스틱 회귀
이 변종에서는 하나 이상의 독립 입력이 사용하여 범주형 변수의 확률을 예측합니다. 은행 시스템에서 이 변종을 활용하여 신용 점수, 소득, 성별, 연령 및 기타 여러 개인 요소를 기반으로 대출 신청자가 대출을 불이행할 가능성을 예측하는 것을 참고할 수 있습니다.
시계열
모델에서 시간을 기본 독립 변수로 사용하는 예측 도구입니다. 소매업체는 종종 이 모델을 사용하여 제품 수요를 예측하고 그에 따라 재고를 관리할 수 있습니다.
분류 / 회귀 트리
분류 또는 회귀 트리는 범주형 및 연속 대상 변수의 값을 모두 예측할 수 있는 예측 모델링 기술입니다. 모델은 예측된 데이터를 기반으로 이진 규칙 세트를 생성하여 새로운 관찰 헤드 아래에서 유사한 대상 변수의 가장 큰 비율을 분류하고 그룹화합니다. 이러한 규칙을 사용하면 생성된 새 그룹이 새 관찰의 예측 값이 됩니다.
신경망
신경망은 뇌의 기능과 유사한 방식으로 작동하도록 설계되었습니다. 자극이 뇌에서 행동을 가능하게 하는 신경 세포의 발화를 일으키는 것처럼 신경망은 임계값 요구 사항이 있는 입력을 사용합니다. 이러한 입력은 크기에 따라 노드를 ‘발사’하거나 ‘발사하지 않습니다’. 이러한 발사 또는 비 발사 신호는 네트워크의 여러 계층에 숨겨져 있을 수 있는 다른 응답과 결합됩니다. 출력이 생성될 때까지 프로세스가 계속 반복됩니다. 거의 즉각적인 출력이 이점이며, 이 기술은 효율성을 위해 자율주행차에 광범위하게 사용됩니다.
K-최근접 이웃
과거 관찰 결과에 의존하여 새로운 관찰을 분류하는 기술입니다. K-최근접 이웃은 모델이 아니라 데이터에 의해 구동됩니다. 여기서 데이터에 대한 기본 가정은 없습니다. 데이터 입력을 해석하는 데 사용되는 복잡한 프로세스도 없습니다. 새로운 관측치는 가장 가까운 K-이웃을 식별하고 다수 값을 할당하여 분류됩니다.
비지도 학습
여기서는 감독되지 않은 작업을 검사하여 얻은 데이터를 기반으로 기본 패턴을 관찰합니다. 여러 추천 시스템에서는 비지도 학습을 사용하여 일반적인 사용자 패턴을 추적하고 더 나은 고객 상호 작용을 위해 개인화된 추천을 제공합니다. 비지도 데이터 마이닝에 사용되는 일부 분석 모델은 다음과 같습니다.
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