데이터 마이닝이란 무엇입니까? 주요 개념, 어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝은 정리, 패턴 찾기, 모델 설계 및 테스트 생성을 통해 데이터를 탐색하는 프로세스로 이해할 수 있습니다. 데이터 마이닝에는 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 관리의 개념이 포함됩니다. 결과적으로 데이터 마이닝을 데이터 분석, 데이터 과학 또는 기타 데이터 프로세스와 혼동하기 쉬운 경우가 많습니다.

데이터 마이닝은 길고 풍부한 역사를 가지고 있습니다. 개념으로 1960년대 컴퓨팅 시대가 도래하면서 등장했다. 역사적으로 데이터 마이닝은 대부분 집중적인 코딩 프로세스였으며 많은 코딩 전문 지식이 필요했습니다. 오늘날에도 데이터 마이닝에는 데이터를 정리, 처리, 분석 및 해석하는 프로그래밍 개념이 포함됩니다. 데이터 전문가는 데이터 마이닝 작업을 정확하게 수행하기 위해 통계에 대한 실무 지식과 하나 이상의 프로그래밍 언어가 필요합니다. 지능형 AI 및 ML 시스템 덕분에 핵심 데이터 마이닝 프로세스 중 일부가 이제 자동화되었습니다. 파이썬과 데이터 과학의 초보자라면 upGrad의 데이터 과학 프로그램은 확실히 데이터와 분석의 세계로 더 깊이 들어가는 데 도움이 될 것입니다.

이 기사에서는 데이터 마이닝이 무엇인지, 알아야 할 핵심 개념, 작동 방식, 데이터 마이닝의 미래를 포함하여 모든 뉘앙스를 통해 데이터 마이닝과 관련된 모든 혼란을 명확히 하는 데 도움이 될 것입니다!

시작하려면 – 데이터 마이닝은 정확히 데이터 분석이 아닙니다.

데이터 분석을 포함한 다른 데이터 프로젝트와 데이터 마이닝을 혼동하는 것은 자연스러운 일입니다. 그러나 전체적으로 데이터 마이닝은 데이터 분석보다 훨씬 광범위합니다. 사실 데이터 분석은 데이터 분석의 한 측면일 뿐입니다. 데이터 마이닝 전문가는 데이터 정리 및 준비, 평가 모델 생성, 비즈니스 인텔리전스 프로젝트에 대한 가설에 대해 해당 모델 테스트를 담당합니다. 즉, 데이터 정리, 데이터 분석, 데이터 탐색과 같은 작업은 전체 데이터 마이닝 스펙트럼의 일부이지만 훨씬 더 큰 전체의 일부일 뿐입니다.

주요 데이터 마이닝 개념

데이터 마이닝 작업을 성공적으로 수행하려면 몇 가지 기술, 도구 및 개념이 필요합니다. 데이터 마이닝과 관련된 가장 중요한 개념은 다음과 같습니다.

• 데이터 정리/준비: 여기에서 서로 다른 소스의 모든 원시 데이터를 쉽게 처리 및 분석할 수 있는 표준 형식으로 변환합니다. 여기에는 오류 식별 및 제거, 누락된 값 찾기, 중복 제거 등이 포함됩니다.

• 인공 지능: 인공 지능 시스템은 계획, 추론, 문제 해결 및 학습과 같은 인간 지능에 대한 분석 활동을 수행합니다.

• 연관 규칙 학습: 장바구니 분석이라고도 하는 이 개념은 데이터 세트의 다양한 변수 간의 관계를 찾는 데 필수적입니다. 더 나아가 이것은 일반적으로 고객이 함께 구매하는 제품을 결정하는 매우 중요한 구성 요소입니다.

• 클러스터링: 클러스터링은 큰 데이터 세트를 클러스터라고 하는 더 작고 의미 있는 하위 집합으로 나누는 프로세스입니다. 이는 추가 클러스터링 또는 그룹화를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 데이터 세트 요소의 개별 특성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 분류: 분류 개념은 각각의 새 데이터에 대한 대상 클래스의 예측 정확도를 개선하기 위해 대상 클래스에 대규모 데이터 세트의 항목을 할당하는 데 사용됩니다.

• 데이터 분석: 모든 데이터를 모아 처리하면 모든 정보를 평가하고 패턴을 찾고 통찰력을 생성하는 데 데이터 분석이 사용됩니다.

• 데이터 웨어하우징: 이는 신속한 의사 결정을 용이하게 하는 방식으로 광범위한 비즈니스 데이터 컬렉션을 저장하는 프로세스입니다. 웨어하우징은 모든 대규모 데이터 마이닝 프로젝트에서 가장 중요한 구성 요소입니다.

• 회귀: 회귀 기술은 특정 데이터 세트를 기반으로 온도, 주가, 매출과 같은 숫자 값 범위를 예측하는 데 사용됩니다.

이제 모든 중요한 용어가 준비되었으므로 일반적인 데이터 마이닝 프로젝트가 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.

데이터 마이닝은 어떻게 작동합니까?

모든 데이터 마이닝 프로젝트는 일반적으로 범위를 찾는 것으로 시작합니다. 올바른 질문을 하고 해당 질문에 답하기 위해 올바른 데이터 세트를 수집하는 것이 중요합니다. 그런 다음 데이터는 분석을 위해 준비되며 프로젝트의 최종 성공은 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 열악한 데이터는 부정확하고 잘못된 결과로 이어지기 때문에 부지런히 데이터를 준비하고 모든 이상을 제거하는 것이 더욱 중요합니다.

데이터 마이닝 프로세스는 일반적으로 다음 6단계를 통해 작동합니다.

1. 비즈니스 이해

이 단계에서는 현재 비즈니스 상황, 비즈니스 목표 및 성공을 위한 메트릭을 포함하여 당면한 프로젝트에 대한 포괄적인 이해를 개발하는 것이 포함됩니다.

2. 데이터의 이해

프로젝트의 범위와 비즈니스 목표가 명확해지면 다음은 문제를 해결하는 데 필요한 모든 관련 데이터를 수집하는 작업입니다. 이 데이터는 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 사일로를 포함하여 사용 가능한 모든 소스에서 수집됩니다.

3. 데이터 준비

모든 소스에서 데이터가 수집되면 데이터를 준비해야 합니다. 이 단계에서는 데이터 정리, 정규화, 결측값 채우기 등의 작업을 수행합니다. 이 단계는 추가 프로세스를 수행하기 위해 모든 데이터를 가장 적절하고 표준화된 형식으로 가져오는 것을 목표로 합니다.

4. 모델 개발

이제 모든 데이터를 분석에 적합한 형식으로 가져온 후 다음 단계는 모델을 개발하는 것입니다. 이를 위해 프로그래밍 및 알고리즘을 사용하여 현재 데이터에서 추세와 패턴을 식별할 수 있는 모델을 제시합니다.

5. 모델 테스트 및 평가

모델링은 주어진 데이터를 기반으로 수행됩니다. 그러나 모델을 테스트하려면 모델에 다른 데이터를 공급하고 관련 출력이 발생하는지 여부를 확인해야 합니다. 모델이 새로운 결과를 얼마나 잘 제공하고 있는지 확인하면 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 이것은 일반적으로 당면한 문제를 해결하기 위한 최상의 알고리즘이 발견될 때까지 반복되는 반복적인 프로세스입니다.

6. 배포

모델이 테스트되고 반복적으로 개선되면 마지막 단계는 모델을 배포하고 모든 이해 관계자와 의사 결정자가 데이터 마이닝 프로젝트의 결과를 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

전체 데이터 마이닝 수명 주기 동안 데이터 마이닝은 도메인 전문가와 다른 팀 구성원 간의 긴밀한 협력을 유지하여 모든 사람을 루프에 유지하고 균열을 통해 빠져나가는 것이 없도록 해야 합니다.

기업을 위한 데이터 마이닝의 장점

기업은 이제 매일 엄청난 양의 데이터를 처리합니다. 이 데이터는 시간이 지남에 따라 증가할 뿐이며 이 데이터의 양이 줄어들 수는 없습니다. 결과적으로 기업은 데이터 기반이 되는 것 외에 다른 선택이 없습니다. 오늘날의 세계에서 모든 비즈니스의 성공은 데이터를 얼마나 잘 이해하고, 데이터에서 통찰력을 도출하고, 실행 가능한 예측을 할 수 있는지에 크게 좌우됩니다. 데이터 마이닝은 과거 데이터 추세를 분석하고 무슨 일이 일어날지 정확하게 예측함으로써 기업이 미래를 개선할 수 있도록 진정으로 힘을 실어줍니다.

예를 들어, 데이터 마이닝은 과거 데이터를 기반으로 수익성 있는 고객이 될 가능성이 있고 특정 캠페인이나 제안에 참여할 가능성이 가장 높은 잠재 고객에 대해 비즈니스에 알릴 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 기업은 응답하고 가치 있는 고객이 될 가능성이 높은 잠재 고객에게만 제공함으로써 ROI를 높일 수 있습니다.

대체로 데이터 마이닝은 모든 비즈니스에 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 고객의 취향과 감정을 이해합니다.
• 새로운 고객을 확보하고 기존 고객을 유지합니다.
• 상향 판매 및 교차 판매 개선.
• 고객의 충성도를 높입니다.
• ROI 개선 및 비즈니스 수익 증대.
• 사기 행위를 탐지하고 신용 위험을 식별합니다.
• 운영 성과 모니터링.

기업은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 본능이나 직감이 아닌 실시간 데이터와 인텔리전스를 기반으로 결정을 내릴 수 있으므로 계속해서 결과를 제공하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

데이터 마이닝의 미래

데이터 마이닝 및 데이터 과학의 다른 분야는 전 세계적으로 계속 증가하는 데이터 양으로 인해 미래가 매우 밝습니다. 작년 한 해 동안 축적된 데이터는 4.4제타바이트에서 44제타바이트로 늘어났습니다 .

데이터 과학이나 데이터 마이닝 또는 데이터와 관련된 모든 일에 열성적이라면 지금이 가장 살기 좋은 때입니다. 데이터 혁명을 목격하고 있으므로 지금이 바로 참여하여 데이터 전문 지식과 기술을 연마하기에 이상적인 시기입니다. 전 세계의 기업은 거의 항상 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 충분한 기술을 갖춘 데이터 전문가를 찾고 있습니다. 따라서 데이터 세계에서 여정을 시작하고 싶다면 지금이 완벽한 시기입니다!

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