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❖ Data mining : database, data warehouse, data mart 등 자료저장소에 저장되어 있는 방대한 양의 데이터로부터 의사결정에 도움이 되는 유용한 정보를 발견하는 일련의 작업들의 집합. 대용량의 관측 가능한 자료를 다룬다.
데이터 마이닝 개념 과 기법
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데이터 마이닝 개념과 기법 – YES24
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데이터 마이닝 개념과 기법
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데이터 마이닝의 개념과 기법 맛보기!!(feat. 텍스트 마이닝) : 네이버 블로그
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데이터마이닝 개념과 기법 개요 :: 위지원의 개발 일기 🐈
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ML Data Engineer가 되는 그날까지🏃♀️ 화이팅! - Table of Contents:
잠깐만요~! 읽으신김에 이런 글들은 어떠세요 👀
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알라딘: 데이터 마이닝 개념과 기법
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데이터 마이닝(Data Mining) 개념과 이해
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데이터 마이닝(Data mining)이란
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ë°ì´í° ë§ì´ë ê°ë | Microsoft Docs
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데이터마이닝 (Data Mining) :: justdoit
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싸니까 믿으니까 인터파크도서
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데이터 마이닝 개념과 기법
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데이터 마이닝 : 개념과 기법 | 원주학술정보원
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데이터 마이닝 개념과 기법
출판사 리뷰
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 수십 가지 알고리즘과 구현 사례를 의사코드와 함께 대규모 데이터 마이닝 프로젝트의 실제 사례에서 곧장 활용 가능한 예제와 함께 설명한다.
■ 관계형 데이터베이스는 물론, 공간/멀티미디어/시계열/텍스트 데이터 마이닝과 웹 마이닝을 비롯해 다양한 분야의 적용 사례와 고급 기법을 설명한다.
■ 데이터 마이닝과 지식 발견 분야의 원리와 기술을 실제의 관점에서 종합적으로 살펴본다.
★ 이 책의 대상 독자 ★
■ 업계 전문가
이 책은 데이터 마이닝 분야의 광범위한 주제를 포괄하기 위해 작성했다. 따라서 데이터 마이닝에 관한 한 훌륭한 핸드북이 되어 줄 것이다. 각자의 분야에서 필요한 데이터 마이닝의 핵심 아이디어를 배우고 싶은 애플리케이션 프로그래머와 정보 서비스 관리자에게도 유용할 것이다. 마찬가지로 사업상 데이터 마이닝 솔루션을 도입하려는 은행, 보험, 의약, 유통업과 관련 업계에서 활용하기에 좋다. 게다가 이 책은 데이터 마이닝 분야에 대한 전반을 모두 포괄하기 때문에 최신 데이터 마이닝의 고급 기법을 읽고 데이터 마이닝의 적용 분야를 넓히고자 하는 연구자에게도 큰 도움이 될 수 있다.
■ 학생
이 책이 학생 여러분에게 아직 새로우며 빠른 성장세에 있는 데이터마이닝이라는 학문에 대한 관심의 기폭제가 되기를 바란다. 교과서를 목적으로 만든 책이기는 하지만, 앞으로 연관 분야를 깊이 있게 연구하거나 데이터 마이닝 업무를 맡았을 때 레퍼런스나 핸드북으로도 쓸 수 있도록 구성하려 노력했다.
학생이 이 책을 읽기 위한 필수 사전지식
▶ 통계와 데이터베이스 시스템, 기계 학습에 대한 기초 개념과 용어를 어느 정도 알고 있어야 한다. 물론, 기초 배경에 대한 설명도 충분히 담아낼 수 있도록 작성했으니, 이 분야에 도무지 적응하지 못한다거나 기억력이 떨어지지 않는 이상, 이 책의 설명을 따라오는 데엔 큰 무리가 없을 것이다.
▶약간의 프로그래밍 기술이 있어야 한다. 특히 수도코드(pseudo code)를 읽을 수 있어야 하며, 다차원 배열과 같은 단순한 데이터 구조를 이해하고 있어야 한다.
■ 강사
이 책은 데이터 마이닝 학계를 넓고 또 깊게 살펴볼 수 있도록 쓰였다. 학부 고학년에서 대학원 1년차까지 데이터 마이닝의 개론부터 고급 학부 수업에 이르기까지 다양한 수업에 활용할 수 있을 것이다.
★ 이 책의 구성 ★
1장은 다방면에 걸친 데이터 마이닝이란 분야를 소개합니다. 데이터 마이닝이 필요하게 된 계기인 인 정보 기술의 발전 과정을 논의하고, 데이터 마이닝이 왜 중요한지 설명합니다. 관계형, 트랜잭션 형, 데이터웨어하우스의 데이터 및 시계열, 시퀀스, 데이터 스트림, 시공간 데이터, 멀티미디어 데이터, 텍스트, 그래프, 사회 네트워크에서 웹 데이터에 이르기까지 복합적인 데이터 형식을 살펴 볼 것입니다. 그리고 마이닝의 대상 지식 종류에 따른 데이터 마이닝의 일반적인 클래스 분류 기법을 간략히 살펴보고, 마지막으로 데이터 마이닝에 남겨진 주요 쟁점에 대해 논의합니다.
2장은 일반적인 데이터의 특성을 소개합니다. 먼저 데이터 오브젝트와 속성 유형을 설명하고, 데이터 파악에 기본적인 통계 기법과 측정법을 소개합니다. 다양한 데이터 형식에 대한 데이터 시각화 기법을 간략히 살펴보고, 추가로 수량 데이터의 시각화와 텍스트, 태그, 그래프, 다차원 데이터의 시각화 기법을 알아 보겠습니다. 또 다양한 유형의 데이터에서 유사성을 측정하는 방법에 대해 소개하겠습니다.
3장은 데이터 전처리 기법을 소개합니다. 우선 데이터 품질의 개념을 설명한 다음, 데이터의 정제, 통합, 축약과 변환, 불연속화에 대해 논의합니다.
4장과 5장은 데이터웨어하우스와 OLAP(On-Line Analytical Processing), 데이터 큐브 기법을 상세하게 설명합니다. 4장은 기본이 되는 개념, 모델링, 구조 디자인과 일반적인 데이터웨어 하우스와 OLAP의 구현을 설명하고, 데이터웨어하우스와 여타 데이터 일반화 방법 간의 관계를 알아 보겠습니다. 5장은 데이터 큐브 기술을 좀 더 깊이 설명하면서, 별 모양 큐브에서 고차원 OLAP 기법 등 데이터 큐브 연산 방법을 자세하게 알아보겠습니다. 그리고 데이터 큐브와 OLAP 기술의 여러 측면을 상세하게 살펴보면서 큐브의 샘플링, 랭크 매기기, 예측 큐브와 복합 분석 쿼리를 위한 다특성 큐브와 발견 주도 큐브 탐색을 설명합니다.
6장과 7장은 대규모 데이터 세트에서 빈도 패턴, 연관 규칙, 상관 관계를 분석하는 방법을 설명합니다. 6장에서는 장바구니 분석과 같은 기본 개념을 소개합니다. 장바구니 분석에는 자주 등장하는 아이템 세트를 정리하는 다양한 마이닝 기법이 등장합니다. 기본적인 연역 알고리즘과 효율성 향상을 위한 변형 방법부터, 종형 데이터 형식의 빈도 패턴 마이닝, 닫힌 최빈 아이템 세트의 마이닝까지 다양한 방법을 소개합니다. 그리고 마지막으로 패턴 확인 방법과 상관 패턴 분석 방법을 설명합니다. 7장은 고급 패턴 마이닝 방법을 설명합니다. 다수준 다차원 공간의 패턴 마이닝, 빈도가 낮은 패턴과 부정 패턴의 마이닝, 대규모 패턴의 마이닝과 고차원 데이터의 패턴 마이닝, 조건 패턴 마이닝과 압축/추정 패턴의 마이닝을 알아 보겠습니다. 그리고 빈도 패턴의 감성적 특성을 비롯한 패턴 탐색 방법을 소개합니다.
8장과 9장은 클래스 분류 기법을 설명합니다. 클래스 분류 방법론의 중요성과 다양성 때문에 내용을 두 장으로 나누어 보아야 하겠습니다. 8장은 클래스 분류의 기본 개념과 방법론을 알아 보겠습니다. 우선 베이지안, 규칙 기반 분류 등의 방법을 알아보고, 이어지는 내용으로 앙상블 방법론과 불균형 데이터의 처리 등, 모델의 확인과 선택 방법, 그리고 클래스 분류 정확성을 향상시키는 방법을 논의합니다. 9장은 클래스 분류의 고급 기법을 담았습니다. 베이지안 신뢰 네트워크, 신경망 네트워크 복습 기법, 서포트 벡터 머신, 빈도 패턴 분류, k최인접 이웃 클래스 분류자, 사례 기반 증명, 유전 알고리즘, 러프 세트 이론, 퍼지 세트 기법 등을 살펴보겠습니다. 다중 클래스 분류와 준지도 분류, 동적 학습과 변환 학습을 추가로 설명합니다.
10장, 11장은 클러스터 분석으로 구성했습니다. 10장은 클러스터링의 기초 개념과 방법을 소개합니다. 여기에는 기초적인 클러스터 분석 방법, 파티션 분할, 구조적 클러스터링 방법, 밀도 기반 클러스터링, 그리드 기반 클러스터 방법이 포함되어 있습니다. 그리고 클러스터링의 확인 방법에 대해서도 설명합니다. 11장은 고급 클러스터링 분석에 대한 논의로, 확률 모델 클러스터링, 고차원 데이터의 클러스터링, 그래프/네트워크 데이터의 클러스터링과 조건 클러스터링 기법을 설명합니다.
12장은 아웃라이어 탐색을 설명합니다. 아웃라이어의 기본 개념 아웃라이어 분석 방법을 소개하고, 학습 방법을 지도하는 수준(지도/준지도/비지도 방법)과 접근 관점(통계 기법, 인접성/클러스터링/클래스 분류 기반 방법 등) 다양한 아웃라이어 탐색 방법을 설명합니다. 또 맥락 아웃라이어와 군집 아웃라이어의 마이닝 방법, 그리고 고차원 데이터의 아웃라이어 탐색에 대해 논의합니다.
마지막 13장은 데이터 마이닝의 트렌드, 적용 분야와 선도적인 연구를 살펴봅니다. 시퀀스 데이터(시계열, 심볼 시퀀스, 생물학 시퀀스) 마이닝, 그래프/네트워크 마이닝, 지리 공간 마이닝, 멀티미디어/텍스트/웹 데이터 마이닝 등 복잡한 데이터 형식의 데이터 마이닝을 간단히 살펴보겠습니다. 이처럼 복잡한 형식 데이터의 상세한 데이터 마이닝 기법은 좀 더 상세한 내용을 다루기로 한 다음 책(현재 집필중인)의 몫으로 넘기려 합니다. 이어지는 내용으로 통계 데이터 마이닝, 데이터 마이닝의 이론적 기반, 시각/청각 데이터 마이닝과 데이터 마이닝 애플리케이션 (프로그램) 등 여타 데이터 마이닝 방법론을 다룹니다. 회계/재정 데이터 분석, 유통/통신 업계의 데이터 마이닝, 과학과 공학 관점에서의 데이터 마이닝과 네트워크 침입 감지/예방에 대해, 그리고 데이터 마이닝과 추천 시스템의 관계에 대해서 설명하겠습니다. 오늘날 데이터 마이닝은 우리 일상 생활의 전 범위에 걸쳐 있기 때문에, 유비퀴터스 데이터 마이닝과 보이지 않는 데이터 마이닝이란 개념, 그리고 사생활과 보안 문제, 데이터 마이닝이 사회에 미치는 영향 등 데이터 마이닝과 사회의 관계에 대해 논의해 보겠습니다.
마지막으로 현재 데이터 마이닝의 경향을 살펴보는 것으로 책을 마무리합니다.
★ 저자 서문 ★
우리의 삶에서 전산화는 다방면의 데이터 생산과 수집 능력을 꾸준히 향상시켜 왔습니다.
일상 생활의 모든 곳에 어마어마한 양의 데이터가 흘러 다닙니다. 데이터의 저장과 처리량의 폭발적인 증가로 다량의 데이터를 유용한 정보와 지식으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있는 새로운 기술과 자동화 도구가 시급합니다. 때문에 컴퓨터 과학에서는 데이터 마이닝이라는, 유망하고도 찬란한 선도 학문이 창시되었고, 다양한 적용 기술이 개발됐습니다. 데이터 마이닝, 혹은 KDD(Knowledge Discovery from Data, 데이터로 지식 발견하기)라 불리는 이 분야는 대규모 데이터베이스, 데이터웨어하우스나 웹 등의 대규모 정보 저장소와 데이터 스트림을 저장하고 다루는 자동 도구로 패턴을 통해 지식을 끌어낼 수 있는 편리한 기술입니다.
이 책은 지식 발견과 데이터 마이닝의 관점에서 개념과 기법을 설명합니다. 데이터 마이닝은 단 하나로 떨어지지 않는 영역이기에 통계, 기계 학습, 패턴 인식, 데이터베이스 기술, 정보 추출, 네트워크 과학, 지식 시스템, 인공 지능, 고성능 컴퓨팅, 데이터 시각화를 포함한 여러 분야의 노력을 끌어와야 합니다. 우리들은 가용성과 유용성, 효율성, 규모에 관한 주제에 역점을 두고 대규모 데이터 세트에 숨어있는 패턴을 발견하는 기법을 설명하는 데 주력했습니다. 그 결과, 비록 독자들의 종합적인 이해를 돕기 위해 통계학, 기계 학습, 데이터베이스 시스템이나 여타 비슷한 기술의 배경 지식과 데이터 마이닝에서의 역할을 설명하기는 하지만 그 중 어느 한 분야에 국한되지 않습니다. 그보다는 데이터 마이닝에 대한 종합적인 안내서입니다. 컴퓨터 과학 (전산과학)의 학생, 애플리케이션 개발자, 사업체의 전문가와 위 여러 분야의 연구자에게 유용한 책이 될 것입니다.
데이터 마이닝은 1980년대 후반에 폭발적으로 성장하기 시작해서 1990년대에 크게 진일보하고, 새로운 밀레니엄을 맞아 전성기를 이어가고 있습니다. 이 책은 데이터 마이닝에 대한 전반적인 그림을 그려 제시하며, 흥미로운 데이터 마이닝 기법과 시스템을 소개하고 적용 분야와 연구의 향방에 대해 논의할 것입니다. 데이터 마이닝이라는 학제에 잘 정비한 학문적 틀을 정립할 필요가 이 책을 쓰게 된 가장 중요한 동기입니다. 태생적으로 여러 학제에서 다양한 개념을 빌려와 빠르게 발전하는 분야인 만큼, 지난한 일입니다. 우리는 이 책이 각자 다른 배경과 경험을 가진 사람들로 하여금 데이터 마이닝에 대한 자신의 관점을 서로 교환하고 논의하는 계기가 되어, 역동적이고 재미있는 데이터 마이닝이라는 분야의 발전과 형성에 기여할 수 있기를 바랍니다.
★ 역자 서문 ★
빅데이터 열기와 함께 예측, 분석 방법에 대한 관심이 계속해서 높아지고 있습니다. 10년 전만해도 국내에 데이터 마이닝이라는 분야가 관련 분야의 사람이 아니라면 낯선 용어였습니다. 하지만 이제는 매일 데이터 마이닝, 빅데이터, 데이터과학이라는 용어의 홍수 속에서 살아가고 있습니다. 매스컴에서도 꾸준히 빅데이터가 거론되고 있으며 이제는 일반 TV프로에서도 의미 있는 정보를 제공할 때 빅데이터 분석 방법에 근거한 결과라고 거론할 정도입니다.
이에 맞춰 최근에는 데이터 분석을 위한 다양한 과정이 개설되고 있으며 여러 가지 다양한 도서들이 봇물처럼 쏟아져 나오고 있기도 합니다. 다만 매번 아쉬운 점이라고 한다면 데이터 분석에 대한 다양한 기술을 소개하는 책들은 많지만 이에 대한 근본적인 원리를 상세하게 소개하는 책은 상대적으로 적었던 것으로 보입니다. 이러한 시점에서 데이터 분석에 사용되는 여러 가지 기법에 대해서 그 근본 원리를 알기를 희망하는 분들에게 이 책은 길잡이 역할을 하리라 생각합니다.
2015년에 금융업에서는 핀테크가 화두가 되고 있으며 제조업에서는 Industry 4.0이라는 명목하에 스마트 팩토리가 이슈화되고 있습니다. 이와 같은 화두의 밑바탕에는 데이터 분석 기술이 자리잡고 있으리라 생각합니다. 특히 이 분야에 관심이 있는 사람이라면 여러 가지 데이터 분석 기술을 포함하는 데이터 마이닝이라는 광범위한 데이터 분석 이론에 대해 기본적인 지식을 알고 있어야 좀 더 현실적인 그림을 그려볼 수 있을 것입니다. 이 책은 이러한 분들을 대상으로 다양한 예를 들어가며 좀 더 많은 이론을 쉽게 설명하고자 노력한 흔적이 보이는 책입니다. 특히나 데이터 마이닝과 관련된 여러 가지 다양한 테마(분류, 예측, 군집화 등)를 예를 들어 설명합니다.
현장에서 데이터 분석을 하다가 항상 느끼고 있는 점이지만 분석 업무라는 것은 혼자서 시작하여 끝내는 작업이 아닙니다. 우선 분석대상이 되는 해당 영역에 대한 이해를 충분히 해야 합니다. 그 다음에는 풀어야 할 문제에 대해 다양한 데이터 분석 기술을 적용하여 결과를 도출해내고 의미를 찾아내어 실제 의사결정에 반영될 수 있도록 설득력 있게 설명해야 합니다. 따라서 분석가가 사용한 방법에 대한 올바른 지식이 없다면 분석 결과에 대한 설득력 있는 주장을 하기 어렵다고 할 수 있습니다. 이를 위해서 분석가는 분석 대상에 대한 이해는 물론 분석에 사용한 이론에 대해서 잘 이해하고 있어야 합니다. 또한 본인이 이해한 내용을 잘 구성하여 상대방이 이해하기 쉽게 설명하는 능력까지 갖춘다면 더 이상 바랄 것이 없는 데이터 분석가라고 할 수 있을 것입니다. 그만큼 올바른 데이터 분석가가 되기 위해서는 본인 스스로도 많은 노력이 필요합니다.
이 책을 번역하면서 최대한 여러 문헌을 참고하고 해당 용어와 표현에 대해 표준용어를 사용하여 표현하려고 노력했었습니다. 혹시라도 잘못된 번역이나 표기가 있다면 독자 여러분의 넓은 아량으로 읽어주시길 바랍니다.
데이터 마이닝의 개념과 기법 맛보기!!(feat. 텍스트 마이닝)
데이터 마이닝의 개념과 기법 맛보기!!(feat. 텍스트 마이닝)
크리스마스는 잘 보내셨나요?
TV와 인터넷에는 온통 크리스마스에 대한
이야기로 가득하네요~
요즘 TV나 인터넷에서도
쉽게 접할 수 있기 때문에
이제 ‘빅데이터’라는 단어는
더 이상 낯설지 않습니다.
그 덕분에 빅데이터라는 단어는
이제 비전공자들에게도
익숙한 단어가 되었는데요.
하지만!!
데이터 마이닝(Data Mining)에 대해서
들어본 적 있으신가요?
빅데이터는 들어보셨어도
데이터 마이닝은 처음이신 분들이
많을 텐데요.
사실 데이터 마이닝을 빼면
빅데이터는 무의미할 정도로
견고한 연결고리로 묶여있습니다.
그렇다면 이처럼 중요한
데이터 마이닝 세상속으로
함께 들어가 보실까요?
데이터 마이닝은 말그대로
‘자료’를 뜻하는 데이터(Data)와
‘발굴, 채굴’을 의미하는 마이닝(Mining)의
합성어입니다.
단어 그대로 해석한다면
‘데이터를 발굴하다’라는 의미죠.
쉽게 말해 빅데이터가
말그대로 방대한 데이터를 의미한다면
데이터 마이닝은 그 방대한 데이터에서
유의미한 정보를 얻어내는 것을 의미합니다.
대학교 생활을 예로 들어 볼까요?
팀플을 하게 되면
주제에 맞게 자료조사를 하잖아요?
팀원들 각자가 조사한 자료를
모아두기만 하면 끝인가요?
아닙니다!!
그 자료에는 쓸만한 자료만큼
불필요한 자료도 많습니다.
두 자료가 보기 좋게
따로 떨어져 있지 않으니
필요한 자료만 뽑아서
의미있는 결과를 도출하죠.
자료조사를 한 직후의 선별되지 않은
데이터가 ‘ 빅데이터’라면
유의미한 데이터만 모아서
결과를 도출하는 과정이
‘데이터 마이닝’이라고 할 수 있습니다.
참 쉽죠?
이제 데이터 마이닝의
정체를 알았으니
좀 더 들어가볼까요?
문제가 발생했을 때
그 문제에 맞는 해결책이 있죠?
데이터 마이닝에도
여러 가지 분석 기법이 있습니다.
여러 가지 분석 기법 중
가장 많이 쓰이는 3가지
기법을 설명해드릴께요~
1. 분류 분석(Classification Analysis)
데이터 마이닝의 첫 번째 기법!
분류 분석입니다.
고등학교 때 수학시간에
문,이과를 불문하고 배우는게 있죠?
바로 알고리즘입니다.
분류 분석은 간단하게
알고리즘이라고 생각하시면 됩니다.
알고리즘을 보면
최적의 분류를 하기 위한
여러 단계의 규칙이 있잖아요?
분류 분석에서는 이러한 규칙들을
나무의 가지구조로 보여주기 때문에
분류 분석을 ‘의사결정 나무’라고
부르기도 합니다.
그림으로 보시면 왜 ‘알고리즘’과 유사하고
‘의사결정 나무’라고 불리는지 아시겠죠?
설정한 규칙을 바탕으로 결과를 도출해내는 방식이
분류 분석입니다.
2. 군집 분석(Clustering Analysis)
데이터 마이닝의 두 번째 기법은
군집 분석입니다.
군집 분석에서 가장 중요한 개념은
‘유사성’입니다.
수많은 데이터들을
‘유사성’을 기준으로
묶어주거든요.
유사성은 데이터 간의 거리라고
할 수 있습니다.
이해를 돕기 위해
그림을 한번 만들어봤는데요.
가장 작은 데이터 단위부터
살펴보겠습니다.
위에 그림을 보시면
A, B, C 군집으로
데이터가 묶여 있죠?
군집 안에 있는 데이터들은
완전히 같을 수도 있고(중복되는 경우)
이런 경우가 아니라면
서로 비슷한 특징을 가지고 있습니다.
이번엔 군집단위로 보겠습니다.
A와 C의 군집 간의 거리가
A와 B의 군집보다 가깝죠?
A와 C의 군집 데이터들이
A와 B의 군집 데이터보다
상대적으로
유사하다고 할 수 있는 겁니다.
군집 분석은 어떤 경우에 활용될까요?
바로 마케팅의 시장 세분화 전략을
세울 때 많이 사용됩니다.
큰 시장 안에서 작은 시장으로
시장을 세분화할 때
비슷한 시장끼리 묶어야하기 때문에
군집 분석이 쓰이는거죠.
3. 연관 분석(Association Analysis)
데이터 마이닝의 세 번째 기법은
연관 분석입니다.
기저귀와 맥주가 밀접한 연관성이
있다면 믿어지시나요?
아무리 생각해도 사람들은
기저귀와 맥주의 연관성을 떠올리기
힘들텐데요.
미국의 대형유통업체 ‘월마트’의 경우
연관 분석을 통해 기저귀와 맥주가
같이 팔린다는 사실을 알게 되었고
두 가지를 패키지로 판매하면서
매출 성장을 이끌었다고 합니다.
이 사례는 사람들이 파악하기 힘든
숨겨져있는 사실을 밝혀낸
대표적인 연관 분석의 예로 알려져 있습니다.
위에서 빅데이터를 활용하기 위해
사용하는 것이 데이터 마이닝이라고
말씀드렸는데요.
사실 한 가지가 더 있습니다
(겁먹지 마세요ㅎㅎ)
<사진출처: http://sandsiv.com/text-mining-as-a-building-block-for-voc-analytics/ >
바로 ‘텍스트 마이닝(Text Mining)’입니다.
사실 텍스트 마이닝은 데이터 마이닝 안에
포함시키기도 할 정도로
비슷한 존재입니다.
데이터 마이닝과 텍스트 마이닝의
가장 큰 차이점은 ‘데이터의 성격’입니다.
데이터 마이닝은 수치같은 ‘정형화된 데이터’를,
텍스트 마이닝은 문자같은 ‘비정형화된 데이터’를
다루기 때문이죠.
텍스트 마이닝을 따로 설명드리는 이유는
텍스트 마이닝의 중요성 때문인데요.
SNS는 엄청난 속도로 발전해왔고
지금도 가파르게 성장중입니다.
SNS 없이는 하루도 못 사는 사람도 생긴 만큼
그 영향력은 어마어마한데요.
SNS는 크게 사진과 문자 데이터로 이루어져 있습니다.
문자 데이터에는 사람들의 감정, 행동 등이
담겨있고 여기서 의미를 추출하여
정리하여 주는 역할을 텍스트 마이닝이 합니다.
얼마 전 미국 대선이 있었죠?
전통적인 여론조사 방식을 진행한
여러 매체들은 힐러리의 압승을 예측했습니다.
하지만 트위터, 페이스북 등으로
사람들의 의견을 분석한 한 업체는
트럼프의 승리를 예측했습니다.
이미 텍스트 마이닝은
그 가치를 인정받아서 활용되는 곳이
늘어나고 있는 추세입니다.
아직 은어, 줄임말 등을 분석하는데
한계점을 보이고는 있지만
충분히 보완될 수 있다는 평가가
지배적이여서 텍스트마이닝의
전망은 밝다고 할 수 있죠.
<사진출처: http://rnd-nomics.kr/portfolio/2013rnd01/ >
네! 데이터 마이닝에 대한
제 설명은 여기까지입니다!
딱딱하고 어려울 수 있는 주제여서
최대한 쉽게 설명하려고 노력했는데
데이터 마이닝에 대한 감이 오시나요?
2017년이 얼마 남지 않은 지금
내년에는 데이터 마이닝에 대한
이야기가 나오면 아는척 좀 할 수 있는?
여러분들이 되시길 바라며
저는 이만 물러갑니다~
감사합니다!!
데이터 마이닝(Data Mining) 개념과 이해
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데이터 마이닝(Data mining)이란?
데이터 지식 발견(KDD)이라고도 하며, 방대한 양의 데이터 세트에서 패턴 및 중요한 정보를 발견하는 프로세스입니다. 이는 하나 이상의 소프트웨어를 사용하여 대량의 데이터 안에서 데이터의 패턴을 분석하는 것을 의미합니다. 데이터 마이닝이라는 용어는 대규모의 데이터베이스에서 귀중한 정보를 검색하고 광물을 채굴한다는 뜻으로, 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아낸다는 의미입니다.
데이터 마이닝 기술은 과학 및 연구와 같은 여러 분야에서 적용이 됩니다. 기업은 고객에 대해 더 많이 배우고 다양한 비즈니스 기능과 관련된 보다 효율적인 전략을 개발할 수 있으며 결과적으로 최적화되고 통찰력 있는 방식으로 리소스를 활용할 수 있습니다. 이를 통하여 기업은 목표에 더 가까워지고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 마이닝에는 효과적인 데이터 수집, 웨어 하우징 및 컴퓨터 처리가 포함됩니다. 데이터를 세분화하고 미래 이벤트의 확률을 평가하기 위해 정교한 수학적 알고리즘을 사용합니다.
데이터마이닝이란?
데이터 마이닝(Data mining) 프로세스
데이터 마이닝 프로세스에는 대규모 데이터 세트에서 중요한 정보를 추출하기 위해 데이터 수집에서 시각화까지 여러 단계가 포함됩니다. 데이터 마이닝 기술은 대상 데이터 세트에 대한 설명과 예측을 생성하는 데 사용됩니다. 데이터 과학자는 패턴, 연관성 및 상관관계를 관찰하여 데이터를 설명하고, 분류 및 회귀 방법을 통해 데이터를 분류 및 클러스터링 하고 스팸 감지와 같은 사용 사례에 대한 이상치를 식별합니다.
데이터 마이닝은 일반적으로 목표 설정, 데이터 수집 및 준비, 데이터 마이닝 알고리즘 적용, 결과 평가의 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
비즈니스 목표 설정 : 데이터 마이닝 프로세스에서 가장 어려운 부분 일 수 있으나, 아주 중요한 단계임에도 불구하고 많은 기업에서 이 단계에 너무 적은 시간을 소비합니다. 데이터 과학자와 비즈니스 이해 관계자는 비즈니스 문제를 정의하기 위해 협력해야 하며, 이는 주어진 프로젝트에 대한 데이터 질문과 매개 변수를 알려주는 데 도움이 됩니다. 분석가는 비즈니스 콘텍스트를 적절하게 이해하기 위해 추가 조사를 수행해야 할 수도 있습니다. 데이터 준비 : 문제의 범위가 정의되면 데이터 과학자는 비즈니스에 대한 질문에 답하는 데 도움이 될 데이터 세트를 식별합니다. 관련된 데이터를 수집하면 데이터의 중복, 누락된 값 및 이상 값과 같은 노이즈를 제거하고, 모델 내에서 최적의 정확도를 보장하기 위해 가장 중요한 예측 변수를 유지하려고 합니다. 모델 구축 및 패턴 마이닝 : 분석 유형에 따라 순차 패턴, 연관 규칙 또는 상관관계와 같은 흥미로운 데이터 관계를 조사합니다. 사용 가능한 데이터에 따라 데이터 세트를 분류하거나 클러스터링 하기 위해 딥러닝 알고리즘을 적용할 수도 있습니다. 입력 데이터에 레이블이 지정되면 (지도 학습), 분류 모델을 사용하여 데이터를 분류하거나, 회귀를 적용하여 특정 할당의 가능성을 예측할 수 있습니다. 데이터 세트에 레이블이 지정되지 않은 경우 (비지도 학습) 학습 세트의 개별 데이터 포인트가 서로 비교되어 기본 유사성을 발견하고 해당 특성을 기반으로 클러스터링 합니다. 결과 평가 및 지식 구현 : 일단 데이터가 집계되면 결과를 평가하고 해석해야 합니다. 결과는 유효하고, 새롭고, 유용하고, 이해할 수 있어야 합니다. 이 기준이 충족되면 조직은 이 지식을 사용하여 새로운 전략을 구현하고 의도한 목표를 달성할 수 있습니다.
데이터 마이닝(Data mining)의 주요 기술
연관 규칙 : 연관 규칙은 주어진 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 찾기 위한 규칙 기반 방법입니다. 이러한 방법은 시장바구니 분석에 자주 사용되므로 회사는 서로 다른 제품 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객의 소비 습관을 이해하면 기업이 더 나은 교차 판매 전략과 추천 엔진을 개발할 수 있습니다.
: 연관 규칙은 주어진 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 찾기 위한 규칙 기반 방법입니다. 이러한 방법은 시장바구니 분석에 자주 사용되므로 회사는 서로 다른 제품 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객의 소비 습관을 이해하면 기업이 더 나은 교차 판매 전략과 추천 엔진을 개발할 수 있습니다. 신경망 : 주로 딥러닝 알고리즘에 활용되는 신경망은 노드 계층을 통해 인간 두뇌의 상호 연결성을 모방하여 훈련 데이터를 처리합니다. 각 노드는 입력, 가중치, 편향 (또는 임계 값) 및 출력으로 구성됩니다. 해당 출력 값이 주어진 임계 값을 초과하면 노드를 실행하거나 활성화하여 데이터를 네트워크의 다음 계층으로 전달합니다. 신경망은 지도 학습을 통해 매핑 기능을 학습하고 기울기 하강 과정을 통해 손실 함수를 기반으로 조정합니다. 비용 함수가 0이거나 거의 0에 가까워지면 모델의 정확성을 확신하여 정답을 얻을 수 있습니다.
: 주로 딥러닝 알고리즘에 활용되는 신경망은 노드 계층을 통해 인간 두뇌의 상호 연결성을 모방하여 훈련 데이터를 처리합니다. 각 노드는 입력, 가중치, 편향 (또는 임계 값) 및 출력으로 구성됩니다. 해당 출력 값이 주어진 임계 값을 초과하면 노드를 실행하거나 활성화하여 데이터를 네트워크의 다음 계층으로 전달합니다. 신경망은 지도 학습을 통해 매핑 기능을 학습하고 기울기 하강 과정을 통해 손실 함수를 기반으로 조정합니다. 비용 함수가 0이거나 거의 0에 가까워지면 모델의 정확성을 확신하여 정답을 얻을 수 있습니다. 의사 결정 트리 : 분류 또는 회귀 방법을 사용한 일련의 의사 결정을 기반으로 잠재적인 결과를 분류하거나 예측합니다. 이름에서 알 수 있듯이 이러한 결정의 잠재적인 결과를 나타 내기 위해 나무와 같은 시각화를 사용합니다.
: 분류 또는 회귀 방법을 사용한 일련의 의사 결정을 기반으로 잠재적인 결과를 분류하거나 예측합니다. 이름에서 알 수 있듯이 이러한 결정의 잠재적인 결과를 나타 내기 위해 나무와 같은 시각화를 사용합니다. KNN (최근접 이웃 알고리즘) : KNN 알고리즘이라고도 하는 K- 최근접 이웃은 사용 가능한 다른 데이터에 대한 근접성과 연관성을 기반으로 데이터 포인트를 분류하는 비모수적 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 유사한 데이터 포인트가 서로 가까이 있을 수 있다고 가정하고 유클리드 거리를 통해 데이터 포인트 간의 거리를 계산한 다음 가장 빈번한 범주 또는 평균을 기반으로 범주를 할당합니다.
데이터 마이닝(Data mining)의 용도
데이터 마이닝 기술은 수학, 사이버네틱스, 유전학 및 마케팅을 포함한 많은 연구 프로젝트에서 유용합니다
데이터 마이닝을 통해 소매 업체는 고객 구매에 대한 판매 시점 기록을 관리하고 사용하여 개인의 구매 내역을 기반으로 한 대상 프로모션을 보낼 수 있습니다. 소매 업체는 또한 의견 또는 보증 카드에서 채굴 인구 통계 데이터를 기반으로 특정 고객 세그먼트에 어필하기 위한 제품 및 프로모션을 개발할 수 있습니다.
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