데이터 마이닝

기업이 기술과 도구를 사용하여 시간 경과에 따라 수집된 데이터를 활용하여 본질적으로 또는 미래를 예측하는 유용한 정보를 추출할 수 있는 프로세스입니다.

데이터 마이닝

데이터 마이닝은 데이터셋 내에서 정보를 검색하는 프로세스로, KDD(Knowledge Discovery in Databases)라고도 합니다. 달성할 수 있는 데이터 마이닝 결과는 2가지입니다. 즉, 보유하고 있는 데이터를 설명하거나 미래를 예측하는 것입니다.

데이터 마이닝에서 가장 어려운 첫 번째 단계는 비즈니스 목표를 설정하는 것입니다. 이것이 가장 어려운일이기도 합니다. 무엇을 찾고 있는지 모를 경우 필요한 정보를 얻기 위해 ML 유형, 알고리즘 및 모델을 선택하기가 어려울 수 있습니다.

데이터 마이닝은 영업과 마케팅에 도움을 줄 수 있기 때문에 기업이 고객과 마케팅을 더 잘 이해할 수 있습니다. 학교와 대학은 이를 사용하여 가상 교실에서 보낸 시간, 키 입력 횟수, 학생들이 동시에 수강한 수업 또는 시험 점수가 더 높은 수업과 같은 정보를 기반으로 학생을 더 잘 이해할 수 있습니다.

기업은 또한 데이터 마이닝을 사용하여 제조, 조립, 결함 및 실패를 이해함으로써 운영을 최적화할 수 있습니다. 사기 탐지에도 유용합니다. 은행은 데이터 마이닝을 사용하여 사기 패턴이나 손상된 상점을 찾을 수 있습니다.

2단계는 데이터를 준비하는 것입니다. 목표를 이해하면 데이터 과학자가 관련 데이터 세트를 결정하여 결과 정보가 비즈니스에 유용하도록 할 수 있습니다. 데이터 과학자는 이 두 번째 단계에서 데이터, 중복, 누락된 정보 및 이상값을 정리해야 합니다. 이 모든 것이 데이터 마이닝 알고리즘과 도구가 필요한 결과를 제공하지 못하게 할 수 있습니다.

3단계는 모델을 구축하고 패턴을 마이닝하는 것입니다. 여기에서 아래의 기술과 도구가 등장합니다. 데이터 마이닝은 감독 또는 무감독 학습 방법과 함께 딥 러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

네 번째이자 마지막 단계는 데이터 마이닝이 비즈니스에 도움이 되는 조치를 취하거나 변경하기 위해 생성한 결과를 평가하는 것입니다.

데이터 마이닝 기술

데이터 마이닝 기술을 통해 데이터 과학자와 기업은 대량의 데이터를 더 잘 사용할 수 있습니다. 일부 기술은 다음과 같습니다.

  • 패턴 추적은 예를 들어 폭풍우가 올 때 눈 삽의 판매 증가와 같은 패턴을 식별하는 기본 기술입니다. 당신이 찾고있는 것을 제외하고는 그렇게 분명하지 않습니다.
  • 분류는 데이터를 다른 범주에 넣고 분류를 할당할 수 있는 또 다른 기술입니다. 예를 들어, 금융 기록을 기반으로 은행 고객을 저위험, 중급 또는 고위험 신용 카드 고객으로 분류할 수 있습니다.
  • 연관은 패턴 추적과 관련된 또 다른 방법입니다. 특정 순간에 연결된 변수를 찾습니다. 예를 들어 고객이 파스타를 장바구니에 담을 때 소스 선택이 다음에 올 것이라는 인식을 들 수 있습니다. 또는 소스 뒤에 파마산 치즈가 있습니다.
  • 이상치 탐지는 예외 또는 이상을 찾는 또 다른 데이터 마이닝 방법입니다. 예를 들어 6월에 일반적으로 남성 매장에서 여성 고객에 대한 매출이 급증하는 경우가 있는데, 그 이유는 여성이 아버지의 날 1~2주 전에 아버지를 위해 쇼핑하기 때문입니다.
  • 클러스터링은 분류 기술과 본질적으로 유사한 또 다른 기술입니다. 이번에는 데이터의 유사성 때문에 그룹화됩니다. 고객은 쇼핑 빈도나 가처분 소득으로 연결될 수 있습니다.
  • 회귀는 과거의 값을 기반으로 값을 예측하는 기능입니다. 회귀는 시간이 지남에 따라 평균을 찾습니다. 집 가격과 같은 것들은 현재 평균 가격과 비교하여 시간이 지남에 따라 약간 높거나 약간 낮기 때문입니다.
  • 예측은 기업이 미래의 가치를 예측할 수 있도록 하는 데이터 마이닝 기술입니다.

     

데이터 마이닝 툴

데이터 마이닝 도구는 데이터 마이닝이 회사의 생산성에 미치는 영향을 개선하는 데 필수적입니다. 오늘날 최고의 도구는 다음과 같습니다.

  • MonkeyLearn
  • RapidMiner 스튜디오
  • 클라우드 데이터 팀을 위한 Sisense
  • 알테릭스 디자이너
  • Qlik 센스
  • 오렌지

 

MonkeyLearn은 텍스트 분석 도구입니다. 이를 사용하여 부정적인 온라인 리뷰와 같은 감정을 감지하거나 티켓 태그 지정 및 라우팅 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

RapidMiner Studio는 프로그래머가 아닌 사용자가 자신의 사용 사례를 사용자 정의할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 사기 탐지 또는 고객 회전율에 사용할 수 있습니다. 프로그래머를 위해 데이터 마이닝을 사용자 정의하는 R 및 Python 확장이 있습니다. 지원을 위한 훌륭한 커뮤니티도 있습니다.

Cloud Data Teams용 Sisense를 사용하면 팀 구성원의 기술 수준에 관계없이 팀이 함께 작업하여 데이터에서 인텔리전스를 추출할 수 있습니다.

Alteryx Designer를 사용하면 데이터 분석가가 하나의 도구로 데이터를 준비, 혼합 및 분석할 수 있습니다.  

Qlik Sense는 멋진 차트와 그래프가 포함된"시각화 소프트웨어 도구입니다." 드래그 앤 드롭 기능으로 여러 데이터 소스를 분석할 수 있습니다.

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