데이터 마이닝 기술 및 응용 프로그램 소개

데이터 마이닝은 찾기 어려운 패턴과 추세를 찾기 위해 대규모 데이터 집합을 검색하는 데 사용되는 고유한 프로세스입니다. 현대 기술 시대는 데이터와 데이터베이스에 점점 더 의존하는 시대입니다. 데이터베이스의 적절한 사용을 보장하기 위해 데이터 마이닝이 광범위하게 사용되며, 데이터 과학은 데이터 세트 패턴을 발견하고 추출하는 IT 산업에 가치가 있기 때문에 IT 지망자에게 최고의 직업 전망 중 하나입니다.

강력한 조직과 회사는 매일 대량의 데이터 세트를 처리합니다. 여기에서 데이터 과학자의 역할이 등장합니다. 그들은 대규모 데이터 세트를 검사하여 이벤트를 예측 및 승인하고 이후의 발생을 예측합니다. 데이터 세트에서 가치 있는 데이터를 추출하고 해당 패턴을 찾는 데 사용되는 프로세스에는 데이터 마이닝 도구 또는 소프트웨어 및 통계 방법론이 필요합니다.

이를 통해 향후 결과를 예측하기 위해 이상 징후를 감지하는 데 도움이 되며, 이는 리소스 손실 및 낭비로 이어지는 위험을 최소화하여 기업의 수익성에 도움이 됩니다. 마이닝된 데이터는 추가로 변환되어 사용 가능한 정보가 추출되는 데이터 세트에서 필터링됩니다.

데이터 마이닝은 조직과 개인이 원시 데이터와 마이닝되지 않은 데이터를 사용 가능하고 동등하게 가치 있는 정보로 변환하는 데 사용하는 기술입니다. 데이터 마이닝 프로세스는 주로 많은 방법론 및 도구의 사용과 관련됩니다. 또한 큰 청크와 데이터 배치에서 추출할 수 있는 추세와 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.

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데이터 마이닝 프로세스는 예측을 통해 위험을 줄임으로써 사용자와 조직의 수익성을 높입니다. 이를 통해 사용자는 위험을 피함으로써 보다 효과적이고 수익성 있는 비즈니스 결정을 내리고 문제에 더 잘 대처할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 모든 회사 또는 비즈니스에 필수적이며 자원 관리, 고객 및 직원 관리와 같은 많은 분야에서 도움이 됩니다.

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데이터 마이닝 기술

데이터 마이닝은 데이터 마이닝이 방대한 데이터 세트에서 유용한 데이터를 추출할 수 있도록 하는 많은 기술과 도구의 조합입니다. 다음은 데이터 마이닝과 관련된 기술을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 데이터 마이닝 기술입니다.

• 패턴 추적 – 이는 대규모 데이터 세트에서 발견되는 패턴 인식에 의존하는 데이터 마이닝의 중요한 기술 중 하나입니다. 이 단계에서 데이터의 이상 또는 수차가 발견되고 나중에 데이터 추세에서 추출한 패턴을 공식화하는 데 사용됩니다.
• 분류 – 이것은 한 번에 여러 속성을 수집하고 이를 다른 분류로 분리하는 것과 관련된 복잡하지만 필수적인 데이터 마이닝 기술입니다. 이는 더 많은 정보를 추출하기 위해 표적 분류 또는 단일 분류에 집중하는 데 도움이 됩니다.
• 연관 – 연관은 데이터 중심 결론을 통해 요소와 변수를 서로 연결하는 데이터 마이닝 기술입니다. 이 프로세스는 본질적으로 관련되거나 비례하는 다양한 속성과 이벤트를 사용하고 해당 정보에 따라 결론을 도출합니다.
• 이상치 감지 – 이 기술은 데이터 세트를 보다 효과적으로 이해하기 위해 발견된 모든 이상을 재구성하는 데 중점을 둡니다. 이는 기업이 예측 데이터로 무장할 것이기 때문에 기업에서 최대 이익을 얻기 위해 미래 사건을 예측하는 데 도움이 됩니다.
• 클러스터링 – 이 기술은 주로 이들 사이에 공통적인 것을 기반으로 대규모 데이터 세트를 동화하는 것을 포함하며 연관 데이터 마이닝 기술과 유사합니다. 클러스터링은 속성에 따라 다른 요소 또는 인구 통계의 큰 청크를 결합하여 대상을 만듭니다.
• 회귀 – 이는 주로 계획 및 모델링을 포함하기 때문에 매우 중요한 데이터 마이닝 기술입니다. 이들은 주로 다양한 변수와 추출된 데이터에서 결정된 예측 이벤트를 기반으로 합니다. 기업에서는 일반적으로 매출 예측, 가격, 수요, 경쟁 등 중요한 경제적 요인에 사용됩니다. 이것은 하나의 특정 데이터 세트에 속하는 둘 이상의 변수 간의 관계를 밝히는 데 도움이 됩니다.
• 예측 – 예측은 시장에서 회사의 성공을 결정하는 데이터 마이닝의 중요한 기술입니다. 여기에는 주로 위험 요소를 평가하는 데 도움이 되는 데이터 및 예측 이벤트의 미래 예측이 포함됩니다. 예측 행위는 주로 과거 추세와 패턴을 분석하여 정확한 결론을 제공하고 회사의 미래 지출과 같은 미래 사건을 결정함으로써 수행됩니다.

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데이터 마이닝의 응용

데이터 마이닝은 이 시대의 수많은 분야와 많은 프로젝트에서 여러 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 데이터 마이닝이 사용되는 수많은 응용 프로그램 중에서 일상적인 산업 및 상업용 응용 프로그램에서 일반적으로 관찰되는 데이터 마이닝의 가장 중요한 실제 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

엔지니어링 및 제조 부문

데이터 마이닝 도구는 견고한 비즈니스에 중요한 제조 및 생산 모두에서 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 여기서 데이터 마이닝은 사용자, 특히 데이터 과학자와 분석가가 데이터 마이닝 도구를 활용하여 제품 아키텍처와 프로덕션 간의 관련 연결을 찾을 수 있게 함으로써 그 가치를 입증합니다. 데이터 마이닝은 또한 시스템 수준 설계에서 잠재적으로 사용할 수 있는 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 마이닝을 통해 다른 변수의 값과 비용 및 제품 개발 기간을 예측할 수 있습니다.

고객 분류 및 세분화

데이터 마이닝은 인구 통계 또는 잠재적 구매 행동을 기반으로 고객을 분류하는 데 도움이 되며, 이를 통해 기업은 특정 고객 집합을 대상으로 하여 훨씬 더 효과적으로 판매 가능성을 높일 수 있습니다. 불필요한 자원의 낭비를 줄이고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝은 기업이 고객을 독립적으로 관리할 수 있도록 고객을 다양한 세그먼트로 분류하는 데 도움이 됩니다.

은행 및 금융 서비스

최근에는 많은 대중이 디지털화된 금융 서비스를 이용하고 있습니다. 이들은 클라우드에서 호스팅되고 전산화되어 디지털화된 금융 정보가 생성 및 저장됩니다. 데이터 마이닝은 또한 대출, 재무 기록 및 시장 투자와 같은 과도한 금융 서비스를 유지하는 데 도움이 됩니다.

연구 및 분석

데이터 마이닝은 데이터 전처리, 데이터 정리 및 데이터베이스 통합 중에 매우 중요합니다. 여러 데이터 마이닝 도구와 데이터 마이닝 측면은 사용 가능한 데이터, 데이터 웨어하우스 또는 기록 기록과 같은 다양한 소스에서 마이닝 및 생성 또는 추출된 데이터의 요소를 기반으로 정밀하게 모든 연구 및 분석을 호스팅하는 데 잘 활용될 수 있습니다.

범죄 수사

범죄학은 범죄 식별을 목표로 하는 가장 중요한 분야 중 하나입니다. 데이터 마이닝을 통한 범죄 분석 및 범죄 분석은 범죄의 특성과 이력을 파악하여 패턴을 찾고 범죄 활동을 기반으로 예측하고 범죄를 해결하는 데 도움이 되기 때문에 매우 가치가 있습니다.

산업 부문의 수요가 증가함에 따라 데이터 중심 예측 예측 전문가가 절실히 필요합니다. 데이터 마이닝은 특히 데이터 과학 및 컴퓨터 과학 분야에서 유망한 전망으로 인해 향후 몇 년 동안 주목을 받을 직업 분야입니다. 데이터 마이닝 및 데이터 과학은 귀중한 데이터가 금의 가치와 유사한 이 디지털 시대의 주요 직업 선택입니다. 데이터 과학 분야에서 잘 만들어진 경력은 직업 전망과 관련하여 자리를 잡을 것입니다.

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