2022년 가장 유용한 12가지 데이터 마이닝 애플리케이션

데이터 마이닝은 여러 소스에서 데이터를 추출하고 이를 조직화하여 귀중한 통찰력을 도출하는 방법입니다. 우리가 알고 있는 업계를 변화시키는 광범위한 데이터 마이닝 애플리케이션 에 대해 알아보려면 계속 읽으십시오!

현대의 기업은 데이터의 부족함 속에서 살 수 없습니다. 그들은 경쟁에서 앞서기 위해 진화하고 기술 진화와 다가오는 디지털 트렌드를 따라잡아야 합니다. 따라서 오늘날 기업은 데이터 과학 및 분석 분야의 모든 새로운 발전에 뒤처지지 않는 데 우선순위를 둡니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학에서 그러한 프로세스 중 하나입니다. 데이터 마이닝의 일반적인 예를 확인하십시오.

여기에는 새롭고 유용한 정보를 얻기 위해 기존 데이터 세트를 검사하는 작업이 포함됩니다. 복잡한 데이터 마이닝 알고리즘을 통해 기업은 대규모 데이터 세트를 세분화하고, 패턴을 식별하고, 결과를 예측하여 원시 데이터를 이해할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 몇 가지 주요 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

데이터 마이닝 애플리케이션

1. 재무 분석

은행 및 금융 산업은 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터에 의존합니다. 대출 시장에서 금융 및 사용자 데이터는 대출 지불 예측 및 신용 등급 결정과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 그리고 데이터 마이닝 방법을 사용하면 이러한 작업을 보다 쉽게 ​​관리할 수 있습니다.

분류 기술은 고객의 은행 결정에 영향을 미치는 중요한 요소를 관련 없는 요소로부터 쉽게 분리합니다. 또한 다차원 클러스터링 기술을 통해 유사한 대출 지불 행동을 가진 고객을 식별할 수 있습니다. 데이터 분석 및 마이닝은 또한 자금 세탁 및 기타 금융 범죄를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 금융 산업의 데이터 과학 애플리케이션에 대해 자세히 알아보기

2. 통신산업

특히 인터넷의 출현과 함께 빠른 속도로 확장 및 성장하고 있습니다. 데이터 마이닝을 통해 주요 업계 플레이어는 서비스 품질을 개선하여 게임에서 앞서 나갈 수 있습니다.

시공간 데이터베이스의 패턴 분석은 이동 통신, 모바일 컴퓨팅, 웹 및 정보 서비스에서도 큰 역할을 할 수 있습니다. 그리고 이상치 분석과 같은 기술은 사기성 사용자를 탐지할 수 있습니다. 또한 OLAP 및 시각화 도구는 사용자 그룹 행동, 이익, 데이터 트래픽, 시스템 과부하 등과 같은 정보를 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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3. 침입탐지

오늘날의 기술 중심 경제에서 글로벌 연결성은 네트워크 관리에 보안 문제를 제시했습니다. 네트워크 리소스는 기밀성 또는 무결성을 침해하는 위협 및 작업에 직면할 수 있습니다. 따라서 침입 탐지는 중요한 데이터 마이닝 관행으로 부상했습니다.

여기에는 연관 및 상관 분석, 집계 기술, 시각화 및 쿼리 도구가 포함되며, 이는 정상 동작에서 이상이나 편차를 효과적으로 감지할 수 있습니다.

4. 소매업

조직화된 소매 부문은 판매, 구매 내역, 상품 배송, 소비 및 고객 서비스를 다루는 상당한 양의 데이터 포인트를 보유하고 있습니다. 전자 상거래 시장이 도래하면서 데이터베이스가 훨씬 더 커졌습니다.

현대 소매업에서 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝의 이점을 최대한 활용하도록 설계 및 구축되고 있습니다. 다차원 데이터 분석은 다양한 유형의 고객, 제품, 지역 및 시간대와 관련된 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 온라인 소매업체는 더 많은 판매 수익을 창출하고 판촉 캠페인의 효과를 분석하기 위해 제품을 추천할 수도 있습니다. 따라서 구매 패턴 파악에서 고객 서비스 및 만족도 향상에 이르기까지 데이터 마이닝은 이 분야에서 많은 문을 엽니다.

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5. 고등 교육

고등 교육에 대한 수요가 전 세계적으로 증가함에 따라 교육 기관은 증가하는 요구 사항을 충족할 혁신적인 솔루션을 찾고 있습니다. 기관은 데이터 마이닝을 사용하여 특정 프로그램에 등록할 학생과 졸업을 위해 추가 지원이 필요한 학생을 예측하여 전반적인 등록 관리를 개선할 수 있습니다.

또한, 효과적인 분석을 통해 학생들의 진로 및 데이터 제시에 대한 예후가 보다 편리해질 것입니다. 이러한 방식으로 데이터 마이닝 기술은 고등 교육 분야의 대규모 데이터베이스에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 에너지 산업

요즘은 에너지 분야에서도 빅데이터가 가능하기 때문에 적절한 데이터 마이닝 기술이 필요합니다. 의사 결정 트리 모델 및 지원 벡터 머신 러닝은 업계에서 가장 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로 의사 결정 및 관리를 위한 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 또한 데이터 마이닝은 전력 출력과 전기 요금을 예측하여 생산적인 이익을 얻을 수도 있습니다.

7. 공간 데이터 마이닝

지리 정보 시스템(GIS) 및 기타 여러 탐색 응용 프로그램은 데이터 마이닝을 사용하여 중요한 정보를 보호하고 그 의미를 이해합니다. 이 새로운 추세에는 우주 공간의 이미지를 포함하여 지리, 환경 및 천문 데이터 추출이 포함됩니다. 일반적으로 공간 데이터 마이닝은 토폴로지 및 거리와 같은 측면을 나타낼 수 있습니다.

8. 생물학적 데이터 분석

생물학적 데이터 마이닝 관행은 유전체학, 단백질체학 및 생물의학 연구에서 일반적입니다. 환자의 행동을 특성화하고 진료실 방문을 예측하는 것부터 질병에 대한 의학적 치료법을 식별하는 것까지 데이터 과학 기술은 여러 이점을 제공합니다.

생물정보학 분야의 일부 데이터 마이닝 응용 프로그램 은 다음과 같습니다.

• 이기종 및 분산 데이터베이스의 의미론적 통합
• 연관 및 경로 분석
• 시각화 도구 사용
• 구조 패턴 발견
• 유전자 네트워크 및 단백질 경로 분석

9. 기타 과학적 응용

화학 공학, 유체 역학, 기후 및 생태계 모델링과 같은 과학 분야의 빠른 수치 시뮬레이션은 방대한 데이터 세트를 생성합니다. 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스, 데이터 전처리, 시각화, 그래프 기반 마이닝 등과 같은 기능을 제공합니다.

10. 제조 공학

시스템 수준 설계에서는 데이터 마이닝을 사용하여 포트폴리오와 제품 아키텍처 간의 관계를 추출합니다. 또한, 이 방법은 제품 비용 및 개발 기간을 예측하는 데에도 유용합니다.

11. 범죄수사

데이터 마이닝 활동은 범죄 특성을 연구하는 범죄학에서도 사용됩니다. 첫째, 텍스트 기반 범죄 보고서를 워드 프로세싱 파일로 변환해야 합니다. 그런 다음 방대한 데이터 저장소에서 패턴을 발견하여 식별 및 범죄 가공 프로세스가 수행됩니다.

12. 대테러

정교한 수학적 알고리즘은 대테러 활동에서 어떤 정보부대가 주요 역할을 해야 하는지를 나타낼 수 있습니다. 데이터 마이닝은 인력을 배치할 위치를 결정하고 국경을 넘는 곳에서 수색을 표시하는 것과 같은 경찰 관리 작업에도 도움이 될 수 있습니다.

데이터 마이닝 시스템 선택

데이터 마이닝은 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템의 교차점에 있습니다. 앞서 논의한 바와 같이 이는 다양한 방식으로 현대 산업에 힘을 실어줄 수 있습니다. 적합한 데이터 마이닝 시스템의 선택은 일반적으로 다음 요소에 따라 다릅니다.

• 데이터 유형: 마이닝 시스템을 선택하기 전에 기존 인프라에서 처리할 수 있는 데이터 형식을 확인해야 합니다. 데이터는 레코드 기반, 관계형 또는 ASCII 텍스트, 데이터베이스 또는 웨어하우스 데이터 등의 형식일 수 있습니다.

• 소스 유형: 데이터 소스는 데이터 마이닝 시스템을 선택할 때 또 다른 고려 사항으로 나타납니다. 일부 데이터 마이닝 시스템은 관계형 소스에서 작동하지만 다른 데이터 마이닝 시스템은 ASCII 텍스트 파일에서만 작동할 수 있습니다. 이상적으로는 시스템이 Open Database Connectivity와 같은 기능도 지원해야 합니다.

• 시스템 문제: 데이터 마이닝 시스템은 하나 이상의 운영 체제와 호환되어야 합니다. 특정 구조는 또한 웹 기반 UI를 제공하고 XML 데이터 입력을 허용합니다.

• 데이터 마이닝 방법론: 제공되는 기능에 따라 데이터 마이닝 시스템을 선택하십시오. 일부 장치에는 하나의 방법론(예: 분류)만 장착될 수 있지만 다른 장치는 여러 기능을 제공할 수 있습니다. 예로는 개념 설명, 연관 마이닝, 클러스터링, 예측, 발견 기반 OLAP 분석, 연관 분석, 유사성 검색, 이상값 분석 등이 있습니다.

• 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 시스템: 데이터 마이닝 시스템을 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스와 결합하여 정보 처리에 적합한 통합되고 균일한 환경을 만들어야 합니다. No Coupling, Loose Coupling, Semi tight Coupling 및 Tight Coupling과 같은 다양한 유형의 커플 링을 사용할 수 있습니다.

• 확장성: 데이터베이스 크기(행) 및 차원(열)의 확장성은 데이터 마이닝 시스템의 또 다른 중요한 측면으로 나타납니다. 행 수가 10배 증가하고 시스템이 쿼리를 실행하는 데 10배 이상 걸리지 않으면 행 확장 가능으로 간주됩니다. 반면, 마이닝 시스템은 컬럼이 추가될수록 쿼리 실행 시간이 선형적으로 증가하는 경우 확장 가능한 컬럼으로 평가할 수 있습니다.

• 시각화 도구: 데이터 마이닝 시스템을 선택할 때는 시각화 능력도 고려해야 합니다. 용량은 데이터 시각화에서 마이닝 프로세스 및 결과 시각화에 이르기까지 다양합니다.

• 사용자 인터페이스: 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스는 대화형 데이터 마이닝에 필수적입니다. 관계형 데이터베이스 시스템은 쿼리 언어를 사용해야 하지만 데이터 마이닝 시스템은 그렇지 않습니다.

데이터 마이닝의 기술 동향

• 확장 가능한 대화형 데이터 마이닝 방법: 사양 및 제약 조건의 형태로 추가된 제어는 데이터 마이닝 시스템이 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리할 뿐만 아니라 흥미로운 패턴을 검색하도록 안내할 수 있습니다.
• 쿼리 언어의 표준화: 표준 쿼리 언어는 서로 다른 데이터 마이닝 기능 간의 상호 운용성을 개선하고 솔루션의 체계적인 개발을 촉진합니다.
• 비주얼 데이터 마이닝: 비주얼 데이터 마이닝은 지식 발견을 위한 혁신적인 기회를 제시하면서 최고의 데이터 마이닝 트렌드 중 하나로 자리 잡았습니다.
• 연구 분석: 데이터 마이닝 응용 프로그램 은 기술 세계에 국한되지 않습니다. 데이터 정리, 전처리, 시각화 및 데이터베이스 통합은 광범위한 연구 분야를 변화시켰습니다.
• 웹 마이닝: 웹 콘텐츠 마이닝, 웹 로그 마이닝 및 인터넷상의 기타 마이닝 서비스는 데이터 마이닝의 번창하는 하위 분야 중 하나를 확보했습니다.
• 다중 데이터베이스 및 분산 데이터 마이닝: 다중 데이터베이스 데이터 마이닝은 여러 데이터베이스의 패턴을 분석합니다. 분산 데이터 마이닝은 여러 네트워크 위치에서 데이터를 검색합니다.
• 실시간 데이터 마이닝: 웹 마이닝, 모바일 데이터 마이닝, 전자 상거래, 주식 분석 등에서 실시간 데이터 또는 '스트림 데이터'가 생성됩니다. 이러한 유형의 데이터에는 동적 데이터 마이닝 모델이 필요합니다.
• 개인 정보 보호 및 정보 보안도 데이터 마이닝 분야의 주목할만한 트렌드로 부각되었습니다.

이 블로그에서 우리는 다양한 데이터 마이닝 응용 프로그램 을 이해 하고 이 분야의 새로운 트렌드를 탐구했습니다.

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