데이터 마이닝을 최대한 활용하는 가장 좋은 방법

게시 됨: 2020-02-26
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소개:
데이터 마이닝 프로젝트를 실행하는 동안 염두에 두면서 데이터 마이닝을 최대한 활용하는 7가지 방법:
몇 가지 인기 있는 데이터 마이닝 기술:
결론:

소개:

데이터 마이닝은 여러 가지 방법 으로 설명 할 수 있지만 가장 간단한 용어입니다. 그것은 원시 데이터에서 파생된 일부 사용 가능한 정보의 프로세스입니다. 웹 스크래핑을 사용하여 데이터를 얻거나 다른 소스에서 조달하는 동안 엄청난 양의 데이터를 얻을 수 있습니다. 대부분은 사용 가능한 형식으로 제공되지 않으며 비즈니스 팀은 원시 데이터의 이점을 얻지 못할 것입니다. 따라서 데이터를 정리하고 처리한 다음 다른 알고리즘을 실행해야 합니다. 다양한 유형의 비즈니스 정보를 추출합니다.

데이터 마이닝 프로젝트를 실행하는 동안 염두에 두면서 데이터 마이닝을 최대한 활용하는 7가지 방법 :

특정 문제 진술을 해결하기 위해 시작하기 전에도 따라야 하는 특정 단계가 있습니다 .
  1. 먼저 문제 진술을 얻으십시오. 사람들은 당신이 데이터로 시작한다고 생각할 수도 있습니다. 아니요. 문제부터 시작합니다. 고객을 유지하는 데 문제가 있으며 고객이 장바구니를 포기하는 시점을 알고 싶 습니까? 아니면 유기적 조회수가 너무 낮은지 알고 싶으십니까? 이러한 문제 설명은 데이터에서 무엇을 찾아야 하는지에 대한 명확한 아이디어를 제공합니다. 데이터로 시작하여 해결하는 데 도움이 될 수 있는 문제를 찾는 것이 야심찬 일입니다. 그러나 이 역과정은 역효과를 불러일으킬 수 있으며 결국 솔루션이나 문제를 찾지 못할 수도 있습니다 . 데이터 마이닝 프로젝트가 성공하려면 비즈니스에 영향을 미칠 프로젝트를 수행하는 것이 가장 좋습니다 .
  2. 이렇게 하면 결과가 나온 후 시험 실행을 한 다음 모델을 조금씩 조정할 수 있습니다. 그리고 문제 설명에 가장 적합한 예측 엔진. 또한 문제 설명 없이 데이터로 시작하면 해결할 수 있는 비즈니스 문제에 집중하지 않고 데이터 탐색에만 더 많은 시간을 소비하게 됩니다 . 데이터 마이닝 프로젝트의 오류를 최소화하려는 경우 단일 데이터 원본을 사용하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 대신 더 많은 근거를 다루고 한 출처의 데이터를 사용하여 다른 출처를 확인할 수 있도록 여러 출처의 데이터를 사용해야 합니다 . 장바구니에 항목을 추가할 때 고객 행동을 연구한다고 가정해 보겠습니다. 다양한 장소, 경제적 배경, 연령, 성별 등의 사람들을 다루는 것이 중요합니다 . 단일 그룹을 제외하면 연구가 왜곡되어 편향된 모델이 될 수 있습니다. 따라서 다른 전자 상거래 사이트에서 데이터를 가져와야 할 수도 있습니다.
  3. 기업이 데이터 사용을 시작할 때 일반적으로 내부 시스템에 이미 저장되어 있고 사용되지 않는 데이터를 사용하기 위해 내부를 살펴봅니다 . 이 데이터를 사용하여 프로젝트에서 작업하는 것이 매력적으로 보일 수 있지만 내부 데이터만 사용하면 매우 작은 데이터 세트에 바인딩됩니다 . 모델을 개선하기 위해 프로젝트에 통합할 수 있는 검증된 외부 소스에서 데이터를 가져오는 것이 좋습니다 .
  4. 샘플링 전략은 필수입니다. 별도의 훈련 세트와 테스트 세트가 있는지 확인하고 모델이 편향되지 않도록 두 세트 모두 무작위화해야 합니다 . 항상 백업을 위한 추가 홀드아웃 세트가 있습니다. 새 데이터에 대해 모델을 계속 훈련하는 경우 홀드아웃 세트에서 모델을 테스트하여 편향되거나 편향되지 않았는지 확인해야 합니다 .
  5. 최종 모델을 구축하기 전에 다양한 작업에 소요되는 시간. 데이터는 정리가 필요하고 많은 알고리즘은 존재하는 데이터에 가장 적합한 알고리즘을 찾기 위해 테스트가 필요합니다 . 다른 소스의 데이터를 함께 던지고 많은 모델을 테스트합니다. 이것은 최상의 모델을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시간이 걸릴 수 있지만 데이터 마이닝 프로젝트를 사용하여 만든 미래 예측이 실제 값에 가까운지 확인하는 것이 중요합니다 . 이러한 부분을 건너뛰면 중요한 통찰력을 놓치게 될 수 있습니다. 프로젝트의 향후 단계에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 데이터에 숨겨져 있습니다.
  6. 모델이 이동 중에도 학습되었는지 확인하십시오. 모델을 구축하고 그대로 둘 수 있지만 데이터 마이닝 프로젝트는 일반적으로 모델이 최신 데이터 피드에서 계속 학습하는 라이브 시스템 입니다. 이렇게 하면 모델을 새 데이터로 업데이트하고 편향을 방지하는 데 도움이 됩니다.
  7. 야심찬 데이터 마이닝 프로젝트를 구축하는 것은 의미가 없습니다. 당신이 발견한 것을 비즈니스 팀이나 외부 세계에 보여줄 수 없다면. 이를 위해서는 추출된 사용 가능한 정보를 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 형식으로 변환해야 합니다 . 또한 데이터 마이닝 프로젝트는 몇 달 동안 활동이 없으면 중단되는 R&D 프로젝트로 끝나지 않아야 합니다. 라이브 시스템에 즉시 배포해야 합니다. 이것은 비즈니스에 도움이 될 수 있으며 단점을 이해하고 계속 개선할 수 있습니다 .

몇 가지 인기 있는 데이터 마이닝 기술:

데이터 마이닝 프로젝트를 수행하는 방법에 대해 언급했습니다 . 다양한 종류의 정보를 추출하기 위해 많은 데이터 마이닝 기술이 데이터에 적용된다는 사실을 아는 것이 중요합니다 .

  1. 패턴 인식은 가장 초기에 가장 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 도시 가정의 사람들은 전자 제품에 더 많이 지출합니까? 이 경우 도시 창고에 전자 장치가 있는지 확인해야 할 수도 있습니다. 이러한 패턴과 그에 따른 추론은 분석과 적용이 필요하므로 기업이 효율성을 높이면서 수익을 높일 수 있습니다 . 비용을 줄이는 데 사용할 수 있는 데이터에 숨겨진 다른 패턴도 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트에서 트래픽이 급증할 수 있는 특정 시간이 있을 수 있습니다. 데이터에서 이 패턴을 찾으면 해당 시간 동안 서버 용량을 늘리고 나머지 시간 동안 줄일 수 있습니다 . 이렇게 하면 많은 돈을 절약할 수 있습니다.
  2. 대규모 데이터 세트에 사용되는 또 다른 일반적인 알고리즘 솔루션을 분류합니다. 일반적으로 데이터 집합을 그룹화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 백만 개의 사용자 데이터가 있는 데이터세트가 있고 온라인 거래 빈도를 기준으로 정렬하려는 경우 입니다. 당신은 그들을 under-low, medium, high로 분류할 것입니다.
  3. 추천 엔진(Amazon 또는 Netflix)에서 일반적으로 사용되는 또 다른 알고리즘은 association 입니다. 그것을 사용하여 우리가 항목을 탐색할 때 유사한 제품이 표시됩니다. 또한 제품의 결제 단계에 있는 경우 "보통 함께 구매하는" 다른 제품도 있습니다. 이 모든 것은 인터넷에서 사람의 데이터를 읽고 반복되는 패턴을 찾는 연관 알고리즘의 결과입니다 .
  4. 우리가 일반적으로 데이터 마이닝 예측과 연관시키는 알고리즘은 또한 가장 쉽게 틀리는 알고리즘이기도 합니다 . 또한 향후 몇 달 동안 고객 행동이나 회사 재무를 예측하려는 비즈니스 팀에서 가장 많이 사용하는 알고리즘입니다 .

결론:

데이터를 활용하면 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 모든 회사에서 웹 스크래핑 팀을 구성하는 것이 불가능할 수 있으며 내부 데이터를 사용하는 것만으로는 야심찬 데이터 과학 프로젝트에 충분하지 않을 수 있습니다 . 이것이 PromptCloud 팀 이 웹에서 스크랩한 데이터를 제공할 뿐만 아니라 요구 사항을 입력하고 플러그 앤 플레이 형식으로 데이터를 가져오는 완전한 DaaS 솔루션을 제공하는 이유입니다 .