데이터 마이닝 101

대규모 데이터베이스의 구축과 방대한 데이터의 등장으로 점점 더 많은 데이터가 수집되어 대규모 데이터베이스에 저장되고 있지만, 현실은 종종 "데이터는 풍부하지만 정보는 부족합니다". 합리적인 방법을 사용하지 않고는 이해하기 어렵기 때문입니다. 그러나 데이터 마이닝 에 사용됩니다 데이터 분석, 빅데이터에 숨겨진 중요한 데이터 내용과 패턴을 찾을 수 있으며, 이는 비즈니스 의사 결정, 지식 기반, 과학 및 의학 연구에 큰 기여를 합니다. 따라서 이 기사에서는 심층적으로 살펴보겠습니다. 데이터 마이닝이란 무엇이고 왜 중요한가.

데이터 마이닝이란?

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 학제 간 분야입니다. 인공 지능, 머신 러닝, 통계 및 데이터베이스의 교차점을 사용하여 비교적 큰 데이터 세트에서 패턴을 찾는 계산 프로세스입니다. 데이터 마이닝 프로세스의 전반적인 목표는 데이터 세트에서 정보를 추출하여 추가 사용을 위해 이해할 수 있는 구조로 변환하는 것입니다.

데이터 마이닝이란?

원시 분석 단계 외에도 데이터베이스와 데이터 관리 측면, 데이터 전처리, 모델링 및 추론 고려 사항, 관심 지표, 복잡성 고려 사항, 발견 구조의 사후 처리, 시각화 및 온라인 업데이트.

데이터 마이닝 프로세스

데이터 마이닝의 구체적인 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 데이터: 데이터 마이닝을 위해서는 먼저 데이터가 있어야 합니다. 작업의 목적에 따라 데이터 세트를 선택하고, 필요한 데이터를 필터링하거나, 실제 상황에 따라 필요한 데이터를 구성할 수 있습니다.
2. 전처리: 데이터 세트를 결정한 후에는 데이터를 사전 처리하여 데이터를 우리가 사용할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 사전 처리에는 데이터 품질 향상정확성, 완전성, 일관성을 포함합니다. 데이터 전처리 방법에는 데이터 정리, 데이터 통합, 데이터 축소 및 데이터 변환이 포함됩니다.
3. 변환: 데이터 전처리 후, 데이터는 변환되어 데이터 마이닝 알고리즘을 위해 수립된 분석 모델로 변환됩니다. 데이터 마이닝 알고리즘에 진정으로 적합한 분석 모델을 수립하는 것이 데이터 마이닝의 성공에 핵심입니다.
4. 데이터 마이닝: 변환된 데이터를 마이닝하고, 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하는 것 외에 나머지 모든 작업은 자동으로 수행될 수 있습니다.
5. 해석 및 평가: 결과를 해석하고 평가하여 지식을 얻습니다. 사용되는 분석 방법은 일반적으로 데이터 마이닝 작업에 따라 달라지며, 보통 시각화 기술을 사용합니다.

데이터 마이닝은 왜 중요하며 어디에 사용됩니까?

매년 생성되는 데이터의 양은 엄청납니다. 그리고 이미 많은 양이 2년마다 두 배로 늘어날 것입니다. 디지털 세계는 약 90%개의 비정형 데이터로 구성되어 있지만, 정보가 많을수록 더 나은 지식이 된다는 것은 아닙니다. 데이터 마이닝은 기업이 다음을 수행할 수 있도록 하여 이러한 상황을 바꾸는 것을 목표로 합니다.

1. 체계적인 방법으로 대량의 중복 정보를 걸러냅니다.
2. 관련 정보를 추출하고 이를 최대한 활용해 더 나은 결과를 얻으세요.
3. 정보에 기반한 의사결정의 속도를 높입니다.

데이터 마이닝은 모든 삶의 영역에서 분석 작업에 필수적이라는 것을 알게 될 것입니다. 일부 산업에서 데이터를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 통신 산업: 마케팅이든 아니든 커뮤니케이션 산업은 경쟁이 치열하며 여러 가지 추첨을 받는 고객을 다룹니다. 데이터 마이닝 방법을 사용하여 방대한 양의 데이터를 이해하고 걸러내는 것은 이 산업이 성공적인 판매와 고객 상호 작용의 대량을 보장하는 타겟 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다.
2. 보험업계: 경쟁이 치열한 시장에서 업계는 종종 규정 준수 문제, 다양한 유형의 사기, 위험 평가 및 관리, 고객 유지 문제를 처리해야 합니다. 데이터 마이닝을 통해 보험사는 상품 가격을 더 좋게 책정하고, 기존 고객에게 더 나은 옵션을 제공하며, 신규 고객이 가입하도록 장려할 수 있습니다.
3. 교육 산업: 데이터 관점에서 학생의 진도를 이해하면 교육자는 필요할 때 더 나은 개인화된 관심을 제공할 수 있습니다. 개입 전략은 필요할 수 있는 학생 그룹을 위해 일찍 개발될 수 있습니다.
4. 제조업: 생산 라인 고장이나 품질 저하로 인해 모든 제조 산업에서 막대한 손실이 발생할 수 있습니다. 데이터 마이닝을 통해 회사는 공급망을 더 잘 계획할 수 있습니다. 즉, 잠재적인 고장을 조기에 감지하여 처리할 수 있고, 품질 검사를 더 엄격하게 실시할 수 있으며, 생산 라인 중단을 최소화할 수 있습니다.
5. 은행업계: 은행업계는 금융 시스템에서 발생하는 수십억 건의 거래를 이해하는 데 도움이 되는 데이터 마이닝과 자동화된 알고리즘에 크게 의존합니다. 이런 방식으로 금융기관은 시장 위험에 대한 전반적인 이해를 얻고, 사기를 더 빨리 감지하고, 규제 요건 준수를 관리하고, 마케팅 투자에 대한 최상의 수익을 보장할 수 있습니다.
6. 소매업: 소매 거래가 천문학적 규모로 증가함에 따라 업계는 방대한 양의 데이터를 사용하여 소비자를 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 고객 관계를 개선하고, 마케팅 캠페인을 최적화하고, 매출을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 마이닝의 과제

데이터 마이닝이 강력한 프로세스라는 데는 의심의 여지가 없지만, 특히 처리하는 복잡한 빅데이터의 양이 계속 증가함에 따라 몇 가지 어려움이 있습니다. 이 모든 데이터를 수집하고 분석하는 것은 계속해서 더 복잡해질 뿐입니다. 데이터 마이닝과 관련된 가장 중요한 과제는 다음과 같습니다.

빅데이터

빅데이터와 관련하여 4가지 주요 과제가 있습니다.

1. 용량: 방대한 양의 데이터는 저장 문제를 수반합니다. 게다가, 이렇게 방대한 양의 데이터를 걸러내는 데는 올바른 데이터를 찾는 문제가 수반됩니다. 데이터 마이닝 도구가 이러한 용량을 처리하면 처리 속도가 느려집니다.
2. 다양성: 주어진 순간에 다양한 종류의 데이터가 수집되고 저장됩니다. 데이터 마이닝 도구는 여러 데이터 형식을 처리할 수 있어야 하며, 이는 어려울 수 있습니다.
3. 속도: 이제는 이전보다 훨씬 빠르게 데이터가 수집되고 있는데, 이는 문제가 될 수 있습니다.
4. 정확성: 이러한 방대한 양의 데이터의 정확성은 특히 데이터의 양, 다양성, 속도를 감안할 때 어려울 수 있습니다. 이 경우 가장 큰 과제는 데이터 양과 데이터 품질 간의 균형을 맞추는 것입니다.

모델 과적합

용량과 다양성이 증가함에 따라 과적합의 위험도 증가합니다. 그 결과 모델은 기본 추세를 보여주기보다는 샘플에서 자연스러운 오류를 보이기 시작합니다. 변수의 수를 줄이면 상관관계가 없는 모델이 생성되고, 너무 많은 변수를 추가하면 모델이 제약을 받습니다. 문제는 사용된 변수와 예측 정확도 측면에서 균형을 적절하게 조정하는 방법입니다.

규모의 비용

용량과 속도가 증가함에 따라, 회사는 데이터 마이닝을 최대한 활용하기 위해 모델을 확장해야 합니다. 이를 위해 회사는 다양한 강력한 컴퓨팅 파워, 서버 및 소프트웨어에 투자해야 합니다. 예산 할당은 항상 회사에 쉽지 않을 수 있습니다.

개인정보 보호 및 보안

스토리지 요구가 증가하고 있으며, 기업들은 요구 사항을 충족하기 위해 클라우드로 전환했습니다. 그러나 이와 함께 데이터에 대한 고수준 보안 조치가 필요하게 되었습니다. 데이터 프라이버시 및 보안 조치를 구현할 때 구현해야 할 여러 가지 내부 규칙과 규정이 있습니다. 이를 위해서는 작업 수행 방식을 변경해야 하며, 많은 사람들에게는 숙달하기 어렵습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 마이닝이 무엇인지 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이에 대해 자세히 알고 싶으시다면 다음 사이트를 방문해 보시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

그 중 하나로서 최고의 데이터 계보 도구 오늘날 시장에 출시된 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고 얻을 수 있을 뿐만 아니라 데이터 계보, 시각적 표시를 수행하지만 사용자가 CSV 형식으로 데이터 계보를 제공하고 시각적 표시를 수행할 수도 있습니다. (2022년 6월 1일 Ryan 게시)