데이터 마이닝 튜토리얼은 데이터 마이닝의 기본 및 고급 개념을 제공합니다. 우리의 데이터 마이닝 튜토리얼은 학습자와 전문가를 위해 설계되었습니다.
데이터 마이닝은 기업가, 연구자 및 개인이 거대한 데이터 세트에서 귀중한 정보를 추출하는 데 도움이 되는 가장 유용한 기술 중 하나입니다. 데이터 마이닝이라고도 불린다. 데이터베이스의 지식 발견(KDD) . 지식 발견 프로세스에는 데이터 정리, 데이터 통합, 데이터 선택, 데이터 변환, 데이터 마이닝, 패턴 평가 및 지식 제시가 포함됩니다.
우리의 데이터 마이닝 튜토리얼에는 애플리케이션, 데이터 마이닝 대 기계 학습, 데이터 마이닝 도구, 소셜 미디어 데이터 마이닝, 데이터 마이닝 기술, 데이터 마이닝의 클러스터링, 데이터 마이닝의 과제 등과 같은 데이터 마이닝의 모든 주제가 포함됩니다.
데이터 마이닝이란 무엇입니까?
비즈니스가 방대한 데이터 세트에서 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 하는 패턴, 추세 및 유용한 데이터를 식별하기 위해 정보를 추출하는 프로세스를 데이터 마이닝이라고 합니다.
즉, 데이터 마이닝은 정보의 숨겨진 패턴을 다양한 관점으로 조사하여 유용한 데이터로 분류하는 과정이라고 할 수 있으며, 이러한 데이터는 데이터 웨어하우스, 효율적인 분석, 데이터 마이닝 알고리즘 등 특정 영역에서 수집 및 조합되어 의사 결정을 돕는다. 궁극적으로 비용 절감 및 수익 창출을 위한 기타 데이터 요구사항을 작성합니다.
데이터마이닝은 방대한 양의 정보를 자동으로 검색하여 단순한 분석 절차를 넘어서는 추세와 패턴을 찾아내는 행위입니다. 데이터 마이닝은 데이터 세그먼트에 대해 복잡한 수학적 알고리즘을 활용하고 미래 사건의 확률을 평가합니다. 데이터 마이닝은 KDD(Knowledge Discovery of Data)라고도 합니다.
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데이터 마이닝은 조직이 비즈니스 문제를 해결하기 위해 거대한 데이터베이스에서 특정 데이터를 추출하는 데 사용하는 프로세스입니다. 주로 원시 데이터를 유용한 정보로 전환합니다.
데이터 마이닝은 개인이 특정 상황, 특정 데이터 세트에 대해 목표를 가지고 수행하는 데이터 과학과 유사합니다. 이 프로세스에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 그림 데이터 마이닝, 소셜 미디어 마이닝과 같은 다양한 유형의 서비스가 포함됩니다. 이는 간단하거나 매우 구체적인 소프트웨어를 통해 수행됩니다. 데이터 마이닝을 아웃소싱하면 낮은 운영 비용으로 모든 작업을 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 전문 기업은 새로운 기술을 사용하여 수동으로 찾을 수 없는 데이터를 수집할 수도 있습니다. 다양한 플랫폼에서 수많은 정보를 얻을 수 있지만 접근 가능한 지식은 거의 없습니다. 가장 큰 과제는 데이터를 분석하여 문제 해결이나 회사 발전에 사용할 수 있는 중요한 정보를 추출하는 것입니다. 데이터를 마이닝하고 그로부터 더 나은 통찰력을 찾는 데 사용할 수 있는 강력한 도구와 기술이 많이 있습니다.
데이터 마이닝 유형
데이터 마이닝은 다음 유형의 데이터에 대해 수행할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스:
관계형 데이터베이스는 데이터베이스 테이블을 인식하지 않고도 다양한 방법으로 데이터에 액세스할 수 있는 테이블, 레코드 및 열로 공식적으로 구성된 여러 데이터 세트의 모음입니다. 테이블은 정보를 전달하고 공유하므로 데이터 검색 가능성, 보고 및 구성이 용이합니다.
데이터 웨어하우스:
데이터 웨어하우스는 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 조직 내의 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 기술입니다. 마케팅, 재무 등 다양한 곳에서 막대한 양의 데이터가 유입됩니다. 추출된 데이터는 분석 목적으로 활용되며 비즈니스 조직의 의사결정에 도움이 됩니다. 데이터 웨어하우스는 트랜잭션 처리보다는 데이터 분석을 위해 설계되었습니다.
데이터 저장소:
데이터 저장소는 일반적으로 데이터 저장 대상을 나타냅니다. 그러나 많은 IT 전문가들은 IT 구조 내의 특정 종류의 설정을 지칭하기 위해 이 용어를 보다 명확하게 사용합니다. 예를 들어, 조직이 다양한 종류의 정보를 보관해 온 데이터베이스 그룹입니다.
객체관계형 데이터베이스:
객체지향 데이터베이스 모델과 관계형 데이터베이스 모델을 결합한 것을 객체관계형 모델이라고 합니다. 클래스, 객체, 상속 등을 지원합니다.
객체 관계형 데이터 모델의 주요 목표 중 하나는 관계형 데이터베이스와 C++, Java, C# 등과 같은 많은 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 객체 지향 모델 방식 간의 격차를 줄이는 것입니다.
트랜잭션 데이터베이스:
트랜잭션 데이터베이스는 데이터베이스 트랜잭션이 적절하게 수행되지 않을 경우 실행 취소할 가능성이 있는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 의미합니다. 이것은 아주 오래전부터 독특한 기능이었지만 오늘날 대부분의 관계형 데이터베이스 시스템은 트랜잭션 데이터베이스 활동을 지원합니다.
데이터 마이닝의 장점
- 데이터 마이닝 기술을 통해 조직은 지식 기반 데이터를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 마이닝을 통해 조직은 운영 및 생산에서 수익성 있는 수정을 할 수 있습니다.
- 다른 통계 데이터 애플리케이션과 비교할 때 데이터 마이닝은 비용 효율적입니다.
- 데이터 마이닝은 조직의 의사결정 과정을 돕습니다.
- 숨겨진 패턴의 자동 발견은 물론 추세 및 행동 예측을 촉진합니다.
- 이는 기존 플랫폼뿐만 아니라 새로운 시스템에서도 유도될 수 있다.
- 신규 사용자가 방대한 양의 데이터를 단시간에 쉽게 분석할 수 있도록 하는 빠른 프로세스입니다.
데이터 마이닝의 단점
- 해당 조직은 고객의 유용한 데이터를 다른 조직에 돈을 받고 판매할 가능성이 있습니다. 보고서에 따르면 American Express는 고객의 신용 카드 구매를 다른 조직에 판매했습니다.
- 많은 데이터 마이닝 분석 소프트웨어는 작동하기 어렵고 작동하려면 사전 교육이 필요합니다.
- 다양한 데이터 마이닝 도구는 설계에 사용되는 알고리즘이 다르기 때문에 서로 다른 방식으로 작동합니다. 따라서 올바른 데이터 마이닝 도구를 선택하는 것은 매우 어려운 작업입니다.
- 데이터 마이닝 기술은 정확하지 않으므로 특정 조건에서는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
데이터 마이닝 애플리케이션
데이터 마이닝은 주로 소매, 커뮤니케이션, 금융, 마케팅 회사 등 소비자 요구가 높은 조직에서 가격, 소비자 선호도, 제품 포지셔닝 및 판매에 미치는 영향, 고객 만족도 및 기업 이익을 결정하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝을 통해 소매업체는 고객 구매에 대한 POS 기록을 사용하여 조직이 고객을 유치하는 데 도움이 되는 제품 및 프로모션을 개발할 수 있습니다.
데이터 마이닝이 널리 사용되는 영역은 다음과 같습니다.
그렇지 않으면 bash 쉘에서
의료 분야의 데이터 마이닝:
의료 분야의 데이터 마이닝은 의료 시스템을 개선할 수 있는 뛰어난 잠재력을 가지고 있습니다. 더 나은 통찰력을 얻고 의료 서비스를 향상하고 비용을 절감할 모범 사례를 식별하기 위해 데이터와 분석을 사용합니다. 분석가는 기계 학습, 다차원 데이터베이스, 데이터 시각화, 소프트 컴퓨팅 및 통계와 같은 데이터 마이닝 접근 방식을 사용합니다. 데이터 마이닝을 사용하여 각 범주의 환자를 예측할 수 있습니다. 이러한 절차를 통해 환자는 적절한 장소와 시간에 집중 치료를 받을 수 있습니다. 또한 데이터 마이닝을 통해 의료 보험사는 사기 및 남용을 인식할 수 있습니다.
장바구니 분석의 데이터 마이닝:
장바구니 분석은 가설을 기반으로 한 모델링 방법입니다. 특정 제품 그룹을 구매하면 다른 제품 그룹을 구매할 가능성이 더 높아집니다. 이 기술을 통해 소매업체는 구매자의 구매 행동을 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 소매업체가 구매자의 요구 사항을 이해하고 이에 따라 매장 레이아웃을 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 상점 간의 결과에 대한 다양한 분석 비교를 사용하여 다양한 인구통계학적 그룹의 고객 간에 수행할 수 있습니다.
교육 분야의 데이터 마이닝:
교육 데이터 마이닝은 교육 환경에서 생성된 데이터로부터 지식을 탐색하는 기술 개발과 관련하여 새롭게 떠오르는 분야입니다. EDM 목표는 학생의 미래 학습 행동을 확인하고, 교육 지원의 영향을 연구하고, 학습 과학을 장려하는 것으로 인식됩니다. 조직에서는 데이터 마이닝을 사용하여 정확한 결정을 내리고 학생의 결과를 예측할 수도 있습니다. 결과를 통해 교육기관에서는 무엇을 가르칠지, 어떻게 가르칠지에 집중할 수 있습니다.
제조 엔지니어링의 데이터 마이닝:
지식은 제조회사가 보유한 최고의 자산입니다. 데이터 마이닝 도구는 복잡한 제조 프로세스에서 패턴을 찾는 데 유용할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 시스템 수준 설계에 사용되어 제품 아키텍처, 제품 포트폴리오 및 고객의 데이터 요구 사항 간의 관계를 얻을 수 있습니다. 또한 다른 작업 중에서 제품 개발 기간, 비용 및 기대치를 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다.
CRM(고객 관계 관리)의 데이터 마이닝:
고객 관계 관리(CRM)는 고객 확보 및 유지, 고객 충성도 강화, 고객 중심 전략 구현에 관한 것입니다. 고객과 좋은 관계를 맺기 위해서는 비즈니스 조직이 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 데이터 마이닝 기술을 통해 수집된 데이터를 분석에 사용할 수 있습니다.
네트워크 아키텍처
사기 탐지의 데이터 마이닝:
사기 행위로 인해 수십억 달러의 손실이 발생합니다. 사기 탐지의 전통적인 방법은 약간의 시간이 소요되고 정교합니다. 데이터 마이닝은 의미 있는 패턴을 제공하고 데이터를 정보로 전환합니다. 이상적인 사기 탐지 시스템은 모든 사용자의 데이터를 보호해야 합니다. 감독 방법은 샘플 기록 모음으로 구성되며 이러한 기록은 사기성 또는 비사기성으로 분류됩니다. 이 데이터를 이용해 모델을 구축하고, 문서의 위조 여부를 판별하는 기법을 만든다.
거짓말 탐지의 데이터 마이닝:
범인을 검거하는 것은 별 일이 아니지만, 그에게서 진실을 밝히는 것은 매우 어려운 일입니다. 법 집행 기관은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 범죄를 조사하고 테러리스트 통신으로 의심되는 통신을 모니터링할 수 있습니다. 이 기술에는 텍스트 마이닝도 포함되며 일반적으로 구조화되지 않은 텍스트인 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾습니다. 기존 조사를 통해 수집된 정보를 비교하고, 거짓말 탐지 모델을 구축한다.
데이터 마이닝 금융 뱅킹:
은행 시스템의 디지털화는 모든 새로운 거래마다 엄청난 양의 데이터를 생성하도록 되어 있습니다. 데이터 마이닝 기술은 데이터 양이 너무 많거나 생성되어 관리자나 임원에게 즉각적으로 드러나지 않는 비즈니스 정보와 시장 비용의 추세, 사상자 및 상관 관계를 식별하여 은행 및 금융 분야의 비즈니스 관련 문제를 해결함으로써 은행가에게 도움을 줄 수 있습니다. 전문가가 화면에 너무 빨리 표시합니다. 관리자는 수익성 있는 고객을 더 효과적으로 타겟팅하고, 확보하고, 유지하고, 분류하고, 유지하기 위해 이러한 데이터를 찾을 수 있습니다.
데이터 마이닝 구현의 과제
데이터 마이닝은 매우 강력하지만 실행 중에 많은 어려움에 직면합니다. 성능, 데이터, 방법 및 기술 등과 관련된 다양한 과제가 있을 수 있습니다. 데이터 마이닝 프로세스는 과제나 문제가 올바르게 인식되고 적절하게 해결될 때 효과적입니다.
불완전하고 시끄러운 데이터:
대용량의 데이터에서 유용한 데이터를 추출하는 과정이 데이터 마이닝이다. 실제 세계의 데이터는 이질적이고 불완전하며 잡음이 많습니다. 엄청난 양의 데이터는 일반적으로 부정확하거나 신뢰할 수 없습니다. 이러한 문제는 데이터 측정 장비 또는 사람의 실수로 인해 발생할 수 있습니다. 소매 체인이 500달러 이상을 지출하는 고객의 전화번호를 수집하고 회계 직원이 해당 정보를 시스템에 입력한다고 가정해 보겠습니다. 전화번호를 입력할 때 숫자를 잘못 입력하여 잘못된 데이터가 나올 수 있습니다. 일부 고객조차도 자신의 전화번호를 공개하려고 하지 않아 데이터가 불완전할 수 있습니다. 사람이나 시스템 오류로 인해 데이터가 변경될 수 있습니다. 이러한 모든 결과(잡음이 많고 불완전한 데이터)로 인해 데이터 마이닝이 어려워집니다.
데이터 배포:
실제 데이터는 일반적으로 분산 컴퓨팅 환경의 다양한 플랫폼에 저장됩니다. 데이터베이스, 개별 시스템 또는 인터넷에 있을 수도 있습니다. 실제로, 주로 조직적, 기술적 문제로 인해 모든 데이터를 중앙 집중식 데이터 저장소로 만드는 것은 상당히 어려운 작업입니다. 예를 들어, 다양한 지역 사무소에는 데이터를 저장하기 위한 서버가 있을 수 있습니다. 모든 사무실의 모든 데이터를 중앙 서버에 저장하는 것은 불가능합니다. 따라서 데이터 마이닝에는 분산 데이터 마이닝을 가능하게 하는 도구와 알고리즘의 개발이 필요합니다.
복잡한 데이터:
실제 데이터는 이질적이며 오디오 및 비디오, 이미지, 복잡한 데이터, 공간 데이터, 시계열 등을 포함한 멀티미디어 데이터일 수 있습니다. 이처럼 다양한 유형의 데이터를 관리하고 유용한 정보를 추출하는 것은 어려운 작업입니다. 대부분의 경우 특정 정보를 얻으려면 새로운 기술, 새로운 도구 및 방법론을 개선해야 합니다.
성능:
데이터 마이닝 시스템의 성능은 주로 사용되는 알고리즘과 기술의 효율성에 따라 달라집니다. 설계된 알고리즘과 기술이 기준에 미치지 못하면 데이터 마이닝 프로세스의 효율성에 부정적인 영향을 미치게 됩니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안:
데이터 마이닝은 일반적으로 데이터 보안, 거버넌스, 개인정보 보호 측면에서 심각한 문제를 야기합니다. 예를 들어, 소매업체가 구매한 품목의 세부정보를 분석하면 고객의 구매 습관 및 선호도에 대한 데이터가 동의 없이 공개됩니다.
데이터 시각화:
데이터 마이닝에서 데이터 시각화는 출력을 사용자에게 표현 가능한 방식으로 보여주는 주요 방법이기 때문에 매우 중요한 프로세스입니다. 추출된 데이터는 표현하려는 내용의 정확한 의미를 전달해야 합니다. 그러나 최종 사용자에게 정보를 정확하고 쉬운 방법으로 표현하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 입력 데이터와 출력 정보가 복잡하고 매우 효율적이며 성공적인 데이터 시각화 프로세스를 구현해야 성공할 수 있습니다.
자바스크립트 변수 전역
위에서 언급한 문제 외에도 데이터 마이닝에는 더 많은 문제가 있습니다. 실제 데이터 마이닝 과정이 시작될수록 더 많은 문제가 드러나는데, 데이터 마이닝의 성공은 이러한 모든 어려움을 없애는 데 달려 있습니다.
전제조건
데이터 마이닝의 개념을 배우기 전에 통계, 데이터베이스 지식, 기본 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
청중
우리의 데이터 마이닝 튜토리얼은 모든 초보자 또는 컴퓨터 공학 졸업생을 대상으로 데이터 마이닝과 관련된 기본부터 고급 기술까지 학습할 수 있도록 준비되었습니다.
문제
데이터 마이닝 튜토리얼을 배우는 동안 어려움을 겪지 않을 것이라고 확신합니다. 하지만 이 튜토리얼에 실수가 있는 경우 문의 양식에 문제나 오류를 게시하여 개선할 수 있도록 해주세요.