데이터 마이닝 기술은 운영, 재무, 영업, 마케팅, 공급망 관리 등 다양한 비즈니스 영역에 걸쳐 적용될 수 있습니다. 효과적으로 실행되면 데이터 마이닝은 귀중한 정보를 제공하여 향상된 전략적 의사 결정을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다.

기본적으로 데이터 마이닝은 데이터 분석에 사용되는 방법으로, 의미 있는 데이터 중심 통찰력을 발굴하기 위해 대규모 데이터 세트를 조사합니다. 주요 구성 요소 성공적인 데이터 마이닝에는 데이터 정리, 데이터 변환, 데이터 통합과 같은 작업이 포함됩니다.

상위 15가지 데이터 마이닝 기술

데이터 정리 및 준비

데이터 정리 및 준비는 데이터 마이닝 프로세스 내에서 중요한 단계로, 후속 분석 방법의 효율성을 보장하는 데 중추적인 역할을 합니다. 원시 데이터는 다양한 분석 접근 방식에 적합하도록 정제 및 형식 지정이 필요합니다. 데이터 모델링, 변환, 마이그레이션, ETL(Extract, Transform, Load), ELT(Extract, Load, Transform), 데이터 통합, 집계 등의 요소를 포괄하는 이 단계는 데이터의 기본 특징과 속성을 이해하고 궁극적으로 최적의 활용도를 결정합니다.

데이터 정리 및 준비가 비즈니스에 미치는 영향은 본질적으로 명확합니다. 이 초기 단계가 없으면 데이터는 조직에 아무런 의미가 없거나 품질 문제로 인해 신뢰성 측면에서 손상됩니다. 기업의 경우 데이터에 대한 신뢰를 구축하는 것이 가장 중요합니다. 즉, 데이터 자체뿐 아니라 분석 결과와 해당 결과에서 파생되는 후속 조치에 대한 신뢰도 확보해야 합니다.

패턴 및 분류

데이터 마이닝의 본질은 데이터 내의 추세를 식별하고 모니터링하는 데 필수적인 프로세스인 패턴 추적의 기본 기술에 있습니다. 이 방법을 사용하면 잠재적인 비즈니스 결과에 대한 지능적인 통찰력을 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 추세를 파악하면 조직은 새로 발견된 통찰력을 활용하기 위한 전략적 조치를 취할 수 있는 기반을 확보합니다. 특정 제품이 특정 인구통계 내에서 다른 제품보다 우수한 것으로 밝혀지면 이러한 지식은 귀중한 자산이 됩니다. 그런 다음 조직은 인구 통계에 맞는 유사한 제품이나 서비스를 개발하거나 식별된 소비자 그룹에 맞게 원래 제품의 재고 전략을 최적화함으로써 이 정보를 활용할 수 있습니다.

데이터 마이닝 영역에서 분류 기술은 다양한 유형의 데이터에 연결된 다양한 속성을 면밀히 조사하여 중추적인 역할을 합니다. 이러한 데이터 유형에 내재된 주요 특성을 식별함으로써 조직은 관련 데이터를 체계적으로 분류하거나 분류할 수 있는 능력을 얻습니다. 이 과정은 식별에 매우 중요합니다. 민감한 정보, 개인 식별 데이터와 같은 정보는 조직이 문서에서 이 정보를 보호하거나 수정하기 위한 조치를 취하도록 유도합니다.

연결

통계와 밀접하게 연결된 데이터 마이닝의 연관 개념은 데이터 세트 내의 다양한 데이터 세트 또는 이벤트 간의 연결을 드러냅니다. 이 기술은 기계 학습의 동시 발생 개념과 유사하게 특정 데이터 포인트 또는 이벤트의 상호 의존성을 강조합니다. 이러한 맥락에서 하나의 데이터 기반 이벤트의 존재는 다른 이벤트의 가능성을 나타내는 지표 역할을 하며 데이터 내에 포함된 복잡한 관계를 밝혀줍니다.

이상치 탐지

이상치 감지는 데이터 세트 내에서 이상치를 식별하는 데 중요한 프로세스 역할을 합니다. 조직이 데이터의 불규칙성을 정확히 찾아내면 근본적인 원인에 대한 더 깊은 이해가 용이해지고, 전략적 비즈니스 목표에 맞춰 잠재적인 미래 발생에 대한 사전 준비가 가능해집니다. 예를 들어, 특정 기간 내에 신용 카드 거래가 눈에 띄게 급증하는 경우 조직은 이 정보를 활용하여 근본 원인을 조사할 수 있습니다. 이러한 급증이 발생하는 이유를 이해하면 남은 하루 동안 판매 전략을 최적화할 수 있으며 비즈니스 운영 개선에 이상치 탐지를 실제로 적용하는 방법을 보여줄 수 있습니다.

클러스터링

중추적인 분석 기술인 클러스터링은 시각적 접근 방식을 사용하여 데이터 분포를 이해합니다. 그래픽을 활용하는 클러스터링 메커니즘은 데이터가 다양한 측정항목과 어떻게 정렬되는지 보여주고, 이러한 분포를 강조하기 위해 다양한 색상을 사용합니다. 특히 클러스터링과 함께 그래프는 데이터 분포를 시각적으로 표현하므로 사용자는 비즈니스 목표와 관련된 추세를 식별할 수 있습니다.

리그레션

회귀 기술은 데이터 세트의 변수 간 관계 특성을 식별하는 데 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다. 인과관계든 상관관계든, 회귀는 투명한 화이트 박스 기법으로서 변수 간의 정확한 연결을 밝혀줍니다. 예측 및 데이터 모델링에 널리 적용되는 회귀 분석은 변수가 어떻게 상호 연관되는지에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

예측

예측은 데이터 마이닝의 강력한 측면으로, 분석의 네 가지 분야 중 하나를 구성합니다. 예측 분석은 현재 또는 과거 데이터의 패턴을 활용하여 미래 추세에 대한 통찰력을 추론합니다. 일부 고급 접근 방식에는 기계 학습 및 인공 지능, 예측 분석은 보다 간단한 알고리즘을 통해 촉진될 수도 있습니다. 이 예측 기능은 기본 기술의 복잡성에 관계없이 조직에 향후 데이터 추세에 대한 예측을 제공합니다.

순차 데이터

데이터 마이닝 전문 기술인 순차 패턴(Sequential Patterns)은 순차적으로 발생하는 이벤트를 공개하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 트랜잭션 데이터 분석에 특히 유리합니다. 이 방법을 사용하면 특정 품목을 구입한 후 구매할 가능성이 높은 의류 유형과 같은 고객 선호도를 알 수 있습니다. 이러한 순차적 패턴을 이해하면 조직은 목표에 맞는 권장 사항을 제시하여 판매를 촉진할 수 있습니다. VPN은 기밀성을 보장합니다 거래 데이터를 분석하여 고객의 개인 정보를 보호하는 동시에 귀중한 통찰력을 얻습니다.

의사 결정 트리

머신러닝의 하위 집합인 의사결정 트리는 투명한 예측 모델 역할을 합니다. 이를 통해 데이터 입력이 출력에 어떻게 영향을 미치는지 명확하게 이해할 수 있습니다. 의사결정 트리를 랜덤 포레스트로 결합하면 더 복잡하기는 하지만 강력한 예측 분석 모델이 형성됩니다. 랜덤 포레스트는 블랙박스 기술로 간주될 수 있지만 기본 의사결정 트리 구조는 특히 독립형 의사결정 트리 모델과 비교할 때 정확성을 향상시킵니다.

데이터 마이닝 분석

데이터 마이닝 분석의 핵심에는 다양한 분석 모델의 기반을 형성하는 통계 기법이 있습니다. 이러한 모델은 특정 비즈니스 목표에 맞는 수치 결과를 생성합니다. 신경망에서 기계 학습에 이르기까지 통계 개념은 이러한 기술을 주도하여 인공 지능의 역동적인 분야에 기여합니다.

데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터 마이닝에서 중요한 역할을 하며 사용자에게 감각 인식을 기반으로 한 통찰력을 제공합니다. 생생한 색상을 특징으로 하는 오늘날의 동적 시각화는 실시간 스트리밍 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 다양한 지표와 시각화를 기반으로 구축된 대시보드는 데이터 마이닝 통찰력을 발견하는 강력한 도구가 되어 숫자 출력을 넘어 추세와 패턴을 시각적으로 강조합니다.

깊은 학습

기계 학습의 하위 집합인 신경망은 인간 두뇌의 뉴런 구조에서 영감을 얻습니다. 데이터 마이닝에는 강력하지만 복잡성으로 인해 주의가 필요합니다. 복잡함에도 불구하고 신경망은 현대 기계 학습 애플리케이션, 특히 AI 및 딥 러닝 시나리오에서 정확한 모델로 돋보입니다.

데이터웨어 하우징

데이터 마이닝의 핵심 구성 요소인 데이터 웨어하우징은 기존 관계형 데이터베이스를 넘어 발전했습니다. 다음을 포함한 현대적인 접근 방식 클라우드 데이터 웨어하우스 Hadoop과 같은 플랫폼에서 반정형 및 비정형 데이터를 수용하는 솔루션은 과거 데이터 사용을 넘어 포괄적인 실시간 데이터 분석을 가능하게 합니다.

통찰력 분석

장기 기억 처리에는 장기간에 걸친 데이터 분석이 포함됩니다. 조직은 과거 데이터를 활용하여 탐지를 회피할 수 있는 미묘한 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 방법은 수년간의 감소 추세를 분석하고 금융과 같은 부문에서 이탈을 줄이는 데 기여하는 통찰력을 제공하는 등의 작업에 특히 유용한 것으로 입증되었습니다.

ML과 AI

기계 학습과 인공 지능은 데이터 마이닝의 최첨단 발전을 나타냅니다. 딥 러닝과 같은 고급 형태는 대규모의 정확한 예측에 탁월하므로 컴퓨터 비전, 음성 인식, 정교한 텍스트 분석과 같은 AI 배포에 매우 중요합니다. 자연어 처리. 이러한 기술은 반구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 가치를 추출하는 데 빛을 발합니다.

결론

데이터 마이닝에서 각 기술은 귀중한 통찰력을 발견하기 위한 고유한 도구 역할을 합니다. 순차 패턴 식별부터 의사결정 트리의 투명한 예측 가능성, 통계 기법의 기본 역할, 시각화의 동적 명확성까지 다양한 방법이 전체적인 접근 방식을 제시합니다. 이러한 기술을 통해 조직은 데이터를 효과적으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라 끊임없이 진화하는 데이터 환경에서 전략적으로 혁신하여 정보에 입각한 의사 결정과 혁신적인 결과를 위해 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/15-essential-data-mining-techniques/