데이터 마이닝이란 무엇이며 기업에서 다양한 데이터 마이닝 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?

인터넷, 시장 동향, 신문에서 데이터 마이닝과 머신 러닝에 대해 많이 들어보셨을 것입니다. 하지만 데이터 마이닝이 정확히 무엇인지 아는 사람은 거의 없습니다. 우리는 데이터에 빠져 있습니다. 우리 대부분은 데이터 마이닝을 매우 잘못된 방식으로 이해하고 있기 때문에 데이터가 너무 많고 지식이 없는 것과 같습니다.

금광이나 석탄 채광을 하고 있다면 실제로 금이나 석탄을 캐는 것이지만 데이터 마이닝에서는 데이터가 아니라 그 안에 포함된 지식과 통찰력을 캐는 것입니다. 우리는 의사결정 지원 시스템을 제공할 수 있는 상당한 양의 정보와 데이터와 패턴 및 행동에 대한 유용한 통찰력을 제공하여 사람들이 사용할 수 있도록 합니다.

현재 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 있으며 통계에 따르면 지난 2년 동안 생성된 데이터는 지난 세기 전체에 생성된 데이터의 총량보다 많습니다. 그렇다면 이 데이터는 어디에서 오는 것일까요? 이 데이터는 소셜 미디어 플랫폼, 이메일, 인터넷 브라우저, 전자 상거래 플랫폼 및 매일 사용하는 거의 모든 것과 같이 연결된 다양한 플랫폼에서 가져옵니다. Facebook, Instagram, Twitter 등과 같은 소셜 미디어 플랫폼에 로그인하고 다양한 목적으로 인터넷을 사용하여 사고 방식을 반영하는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다.

트렌드에 대한 의견을 제시하고, 다양한 주제에 대해 읽고, 다양한 검색어를 검색하고, 전자 상거래 플랫폼에서 무언가를 구매하거나, 제품을 긍정적 또는 부정적으로 검토하는 등 많은 내용을 포함하는 데이터 형태로 저장됩니다. 개인의 선호도, 선택, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 성향, 쇼핑 행동 및 생활 방식에 대한 지식.

데이터 마이닝은 기본적으로 하드 카피, 소프트 카피 또는 온라인 기록의 형태로 저장된 이미 사용 가능한 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 것입니다. 이 데이터에서 지식을 추출하면 기업, 정부 또는 자신에게 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이 기사에서 우리는 어떤 종류의 데이터를 마이닝할 수 있는지, 어떤 패턴을 마이닝할 수 있는지, 데이터 마이닝의 다른 기술은 무엇인지, 모든 사람이 알고 있어야.

데이터 마이닝과 과학의 진화

데이터 마이닝이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는지 이해하려면 과학의 진화를 살펴볼 필요가 있습니다. 1600년 이전에는 경험과학이 있었습니다. 1600년부터 1950년까지 우리는 많은 이론, 법칙, 모델을 주장하는 이론 과학에 대해 이야기했습니다. 나중에 우리는 계산 과학이라고 부르는 완전히 다른 과학적 연구 패턴을 개발했습니다. 이제 우리는 패턴을 계산하고 데이터를 계산하며 거대한 데이터 풀에서 추출한 지식을 기반으로 모델을 제공합니다.

1990년 즈음 우리는 데이터 마이닝과 사람들의 행동을 추적할 의도로 데이터 웨어하우스에 대해 깊이 파고들기 시작하면서 데이터 과학의 시대에 들어섰습니다. 우리는 많은 정보를 가지고 있었고 많은 데이터가 들어오고 있었습니다. 이것은 우리가 생산성을 향상시키고 새로운 이론과 과학을 혁신하기 위해 이 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 있는지에 대한 심각한 질문으로 이어졌습니다.

컴퓨터 과학의 발전은 자동 데이터 처리, 신경망, 클러스터링, 강력한 알고리즘, 의사 결정 트리 및 기타 발견의 힘으로 데이터 수집 및 저장 프로세스를 자극했습니다. 1990년에 "데이터 마이닝"이라는 용어가 데이터베이스 커뮤니티에서 처음 만들어졌고 금융 커뮤니티, 비즈니스 및 소매업체는 데이터 마이닝 기술을 사용하여 패턴을 분석하고 추세를 예측하여 판매를 개선하고 고객 수요를 예측하기 시작했습니다.

데이터 마이닝이란 정확히 무엇입니까

금을 찾아 헤매어 본 적이 있다면 작은 덩어리라도 찾는 데 많은 시간과 노력이 필요하다는 것을 알게 될 것입니다. 하나의 금 반지를 만들기에 충분한 금을 추출하려면 약 26톤의 암석과 기타 물건을 분류해야 할 것으로 추정됩니다. 많은 것을 살펴봐야 합니다. 일부 기업이나 개인이 데이터를 채굴할 때도 같은 일이 발생합니다. 차이점은 금 대신 우리가 통찰력을 얻고 패닝 프로세스가 알고리즘의 도움으로 수행된다는 것입니다.

조직은 역사상 그 어느 때보다 많은 데이터를 저장, 처리 및 분석하고 있으며 이러한 추세는 계속해서 증가할 것입니다. 데이터 마이닝의 개념은 상거래, 비즈니스 활동 및 일반적으로 영역에서 인기를 얻고 있지만 그것은 일종의 오해 또는 오해 주제입니다.

데이터 마이닝은 기본적으로 이미 사용 가능한 데이터에서 지식을 발견하는 것입니다. 일반적으로 이 지식은 사소한 것이 아니지만 패턴을 보면 특정 데이터 집합을 분석하고 지식, 통찰력 및 패턴 예측으로 해석할 수 있는 방법을 알 수 있습니다.

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 가치 있는 정보를 추출하는 과정으로 마케팅에서 의료에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 또한 기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 기본적으로 데이터를 처리하고 해당 정보의 패턴과 추세를 식별하는 것입니다. 그리고 우리가 데이터 웨어하우스와 같은 것들의 진화에 대해 생각할 때, 그리고 우리가 단순한 데이터 볼륨, 빅 데이터와 같은 것들을 생각할 때.

현재 우리가 가지고 있는 것은 데이터뿐이며, 이는 시간이 지날수록 더욱 강력해지고 풍부해집니다. 어떤 제품을 구입하든 할인을 받으려고 할 때 식료품 카드를 긁을 때마다 대부분의 거래에서 데이터베이스에 다운로드되는 일종의 데이터가 있습니다.

데이터는 계속 증가하고 있습니다. 예를 들어 LinkedIn, Twitter, Facebook과 같은 소셜 네트워킹 플랫폼은 기하급수적으로 증가하고 있으며 우리는 사람들, 그들이 하는 일, 좋아하는 것, 그들이 누구인지, 외출할 때를 설명하는 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있습니다. , 사거나 무엇을 하든. 데이터 수집 및 데이터 캡처가 있으며 해당 데이터에서 전략적 정보를 추출하는 방법은 데이터 마이닝입니다.

데이터 마이닝은 방정식, 알고리즘 및 전통적인 로지스틱 회귀, 신경망 분할, 분류 또는 클러스터링과 같은 방법론을 포함할 수 있는 정량적 방법 또는 수학적 방법의 통합입니다.

데이터 마이닝은 산업 분야 전반에 걸쳐 적용할 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 모든 조직에서 데이터 마이닝을 분석하고 실행 가능한 정보를 추출하여 프로세스를 미세 조정하고 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

데이터 마이닝 기술은 지난 수십 년 동안 빠르게 가속화되었습니다. 우리는 이 데이터의 많은 부분을 처리하고 유용한 지식으로 전환해야 합니다.

데이터 마이닝이 중요한 이유

데이터 마이닝은 미래 추세에 대한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거 데이터를 분석하여 미래에 상황이 어떻게 발전할지 그림을 그릴 수 있습니다. 데이터 마이닝은 또한 이전에는 볼 수 없었던 다양한 데이터 조각 간의 관계를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 누군가가 귀하의 웹사이트에서 보내는 시간과 구매 가능성 사이에 상관관계가 있음을 알 수 있습니다.

데이터 마이닝의 다른 단계는 무엇입니까

• 1단계: 먼저 목표를 설정해야 합니다. 그리고 여기에서 데이터 과학자와 비즈니스 이해 관계자가 함께 작업하여 데이터 마이닝이 적용될 비즈니스 문제를 정의합니다.
• 2단계: 정의된 범위로 문제를 정의한 후 데이터 준비인 2단계로 이동합니다. 이것은 우리가 1단계에서 설정한 비즈니스에 대한 이러한 관련 질문에 답하는 데 도움이 될 데이터 세트를 식별합니다. 이제 데이터를 식별하는 것보다 더 많은 것이 있습니다. 또한 중복, 결측값 및 이상값과 같은 노이즈를 제거하여 정리해야 합니다.
• 3단계: 3 단계에서는 특히 데이터 마이닝 알고리즘을 통해 데이터를 적용하는 데 중점을 둡니다. 흥미로운 데이터 관계를 찾고 딥 러닝 기술을 적용하고 있습니다.
• 4단계: 마지막으로 4단계는 결과를 평가하는 것입니다. 따라서 이것은 실제로 유효하고 새롭고 유용하고 이해할 수 있는 결과를 해석하는 것입니다.

다양한 데이터 마이닝 기술

여기서는 3단계(특히 데이터 마이닝 알고리즘을 통해 데이터를 적용)를 구성하는 데이터 마이닝 기술 중 일부에 대해 이야기해 보겠습니다. 데이터 마이닝은 다양한 알고리즘과 데이터 집계 도구를 결합하여 대규모 데이터 풀을 실행 가능하고 유용한 정보로 요약합니다. 데이터 마이닝에 통합된 많은 기술과 방법이 있으며 다음은 가장 널리 사용되는 몇 가지입니다.

연관: 데이터 마이닝의 가장 간단한 기술입니다. 연관은 규칙 기반이며 주어진 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 찾는 방법입니다. 패턴을 식별하기 위해 두 개 이상의 항목(종종 같은 유형) 간에 간단한 상관 관계를 만듭니다.

예를 들어, 사람들의 구매 습관을 추적할 때 고객이 항상 크림을 구매한 다음 딸기를 구매하는 경향이 있음을 확인할 수 있습니다. 따라서 다음 번에 딸기를 구입할 때 크림도 함께 구매하도록 제안할 수 있습니다.

분류: 분류가 하는 모든 일은 특정 클래스를 식별하기 위해 여러 속성을 설명함으로써 고객 유형, 품목 유형 또는 객체 유형에 대한 아이디어를 구축하는 것입니다.

예를 들어 자동차를 세단, 4×4, 컨버터블과 같은 다양한 유형으로 쉽게 분류할 수 있으며 좌석 수나 자동차 모양과 같은 다양한 속성을 식별하여 이를 수행할 수 있습니다. 그런 다음 새 자동차가 주어지면 속성을 알려진 정의와 비교하여 특정 클래스에 적용할 수 있습니다.

클러스터링: 또 다른 유용한 기술은 클러스터링입니다. 이제 클러스터링을 통해 개별 데이터 조각을 그룹화하여 구조를 형성할 수 있습니다. 데이터 인스턴스를 다른 예와 연결하여 유사성과 범위가 일치하는 위치를 확인할 수 있습니다.

신경망: 예측과 같은 것을 형성하는 데 사용할 수 있는 인공 신경망을 활용하는 딥 러닝 기술이 많이 있습니다. 과거 사건이나 과거 사례를 분석하여 사건에 대한 예측을 할 수 있습니다. 입력 데이터에 레이블이 지정되면 회귀를 적용하여 특정 할당의 가능성을 예측할 수 있습니다. 데이터 세트에 레이블이 지정되지 않은 경우 개별 데이터 포인트와 훈련 세트를 서로 비교하여 근본적인 유사성을 발견합니다. 이러한 공유 특성을 기반으로 클러스터링합니다.

여기에서 사용되는 결정 트리 및 K Nearest Neighbor 또는 KNN 알고리즘과 같은 것도 볼 수 있습니다. 기억해야 할 가장 중요한 것 중 하나는 데이터 마이닝 기술이 만능 솔루션이 아니라는 것입니다. 데이터 마이닝 기술은 비즈니스 질문과 달성하려는 데이터에 따라 다소간 효과적입니다. .

어떤 방법이 가장 적합한지 확인하기 위해 시행착오를 겪는 경우가 많습니다. 따라서 데이터 마이닝은 이 전체 프로세스에서 비즈니스 이해 관계자와 데이터 과학자를 결합합니다. 그리고 올바르게 수행하면 비즈니스를 혁신할 수 있는 황금 인사이트를 찾을 수 있습니다.