데이터 마이닝이란 무엇입니까: 범위, 경력 기회

어떤 형태나 형태의 데이터는 끊임없이 우리를 둘러싸고 있습니다. 스마트폰이든 노트북이든, 우리가 사용하는 애플리케이션은 무엇이든 수많은 귀중한 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 통찰력을 수집하고 비즈니스 결정을 내리려는 회사에 매우 유용합니다.

따라서 데이터 분석은 모든 기업의 절대적인 구세주였으며 훨씬 더 계산된 결정을 내리는 데 도움이 되었습니다. 그러나 데이터 분석은 데이터 과학 프로세스의 마지막 단계와 같습니다. 모든 것은 데이터를 적절하게 수집하고 수집하는 것으로 시작되며, 이것이 바로 데이터 마이닝입니다. 데이터 분석 및 데이터 과학의 초보자인 경우 upGrad의 데이터 과학 프로그램 은 데이터 및 분석의 세계로 더 깊이 들어가는 데 확실히 도움이 될 것입니다.

데이터 마이닝의 프로세스는 보기보다 쉽지 않으며 이 분야에서 시작하는 경우 데이터 마이닝에 대한 모든 내용, 방법 및 이유를 알아야 합니다. 이 기사를 통해 훨씬 더 엄격한 방식으로 데이터 마이닝의 기본 사항을 이해하는 데 도움이 되는 다양한 뉘앙스를 살펴보겠습니다.

데이터 마이닝의 목적은 무엇입니까?

데이터 마이닝의 목적은 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 한 후드 아래에서 가져오는 것입니다. 마이닝은 데이터를 수집하고, 적절한 형식으로 가져와 처리하고, 데이터에서 관련 통찰력을 추출하는 것입니다.

데이터 마이닝은 데이터 힙에서 추세를 감지하고, 결과를 예측하고, 대상 고객을 모델링하고, 고객 행동 및 감정에 대한 통찰력 있는 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력을 사용하여 기업은 그에 따라 적응하고 최상의 서비스를 제공할 수 있습니다.

다양한 데이터 마이닝 작업을 자세히 살펴보겠습니다!

데이터 마이닝은 어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝은 다음 단계로 광범위하게 구성된 단계별 프로세스입니다.

• 필요한 데이터 종류를 선택하여 대상 데이터 세트를 구축합니다.
• 데이터를 탐색하고 전처리하여 일관된 형식으로 가져옵니다.
• 세분화 규칙 생성, 노이즈 정리, 이상 검사 수행, 누락된 값 채우기 등을 통해 데이터 준비.
• 마침내 마이닝된 데이터에 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 작업을 완료하는 단계가 옵니다!

기계 학습과 관련하여 자주 사용되는 학습 알고리즘 유형은 다음과 같습니다.

• 지도 머신 러닝 알고리즘
  • 구조화된 데이터의 정렬 및 정렬용.
  • 분류 방법은 알려진 패턴을 파악하는 데 사용되며 새로운 정보에 적용됩니다(예: 입력 이메일 문자를 스팸 또는 스팸 아님으로 분류).
  • 그런 다음 회귀를 수행하여 온도, 비율 등과 같은 특정 값을 예측합니다.
  • 회귀가 완료되면 정규화를 수행하여 데이터 세트의 독립 변수를 평면화하고 데이터를 보다 응집력 있는 형태로 재구성합니다.
• 비지도 머신 러닝 알고리즘
  • 레이블이 지정되지 않은 다양한 데이터 세트를 탐색합니다.
  • 클러스터링 프로세스는 고유한 패턴을 가진 유사한 데이터의 클러스터/그룹/구조를 형성하는 데 사용됩니다.
  • 연관 규칙은 입력 데이터의 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용됩니다.
  • 그런 다음 요약은 결과를 보고하고 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.
• 반 지도 기계 학습 알고리즘: 이 접근 방식은 지도 및 비지도 기계 학습 알고리즘의 조합을 사용합니다.
• 신경망 학습: 신경망은 뇌의 구조와 기능을 구성하는 생물학적 신경망에서 영감을 얻습니다. 이들은 더 복잡한 작업과 운영을 처리하기 위해 자가 학습 모델을 구축하는 데 사용되는 더 복잡한 시스템입니다.

가장 많이 사용되는 데이터 마이닝 기술

위에 나열된 방법은 기계가 스스로 학습할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 이러한 단계에는 다음 기술을 기반으로 하는 다양한 통계 및 패턴 인식 전략이 포함됩니다.

• 분류 및 클러스터링: 데이터 세트 내에서 그룹, 클러스터를 검색하는 프로세스입니다. 지도 학습의 경우 분류가 사용되는 반면 비지도 학습의 경우 클러스터링이 사용됩니다. 예를 들어, 지난 달에 고객이 수행한 구매를 기반으로 "저지출" 및 "고지출"로 그룹화한 다음 이 분류(또는 클러스터링)에 따라 이들에 대한 마케팅 전략을 구체화할 수 있습니다. 여러 떼.
• 패턴 감지: 패턴 추적 및 감지에는 특정 간격으로 데이터 세트의 편차를 인식하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 웹사이트 트래픽은 하루 중 특정 시간에 최고조에 달할 수 있습니다. 이러한 패턴은 사람들이 서비스에 참여하는 방식에 대해 많은 것을 보여줍니다.
• 연관: 연관은 패턴을 추적하고 종속성과 연관을 분석하는 프로세스입니다. 예를 들어, 고객은 휴대전화를 구입한 후 휴대전화 커버를 구매하는 경향이 있습니다. 이 간단한 연관성은 마케팅 활동에 유용할 수 있습니다.
• 회귀 분석: 회귀 분석은 다양한 변수를 식별하고 연구 중인 메트릭에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 예를 들어, 차가운 음료의 판매는 온대성과 직접적인 상관 관계가 있습니다.
• 이상값 감지: 이상값은 다른 데이터의 큰 청크와 겉보기에 다른 기능을 가진 데이터 값입니다. 이러한 이상값을 감지하고 제거하는 것은 정확한 데이터 분석을 위해 필수적입니다.
• 예측: 데이터 마이닝은 나중에 독립 변수가 미래에 어떻게 수정될지 예측할 수 있는 예측 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 비즈니스는 고객 및 판매 데이터를 사용하여 반품 또는 교체될 제품을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다.

분명히 데이터 마이닝은 여러 면에서 매우 유용합니다. 나중에 데이터 과학으로 작업하는 동안 다양한 범위와 기회를 보게 될 것입니다. 지금은 데이터 마이닝의 몇 가지 문제에 대해 이야기해 보겠습니다.

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데이터 마이닝의 과제

데이터 분석을 막 시작하고 데이터 마이닝에 대해 알게 된 경우 이 분야가 직면한 다양한 문제를 아는 것이 중요합니다. 다음은 당신이 조심해야 할 몇 가지 도전 과제입니다!

초과 데이터

이것은 명백한 도전이지만 어떤 일이 있어도 반복해야 하는 도전입니다. 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 점점 더 커지고 이질적이며 이를 종합적으로 이해하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 이 과제는 세 가지 방식으로 나타납니다.

• 중요한 요소와 요소를 인식하여 데이터를 분할합니다.
• 이상값을 제거하고 누락된 값을 채우는 등의 작업을 통해 노이즈를 필터링합니다.
• 수집된 모든 정보를 비즈니스 프로세스에 통합하는 데이터 활성화.

위에서 언급한 세 단계 모두 성공적으로 해결하려면 일부 또는 다른 기계 학습 알고리즘이 필요합니다.

개인 정보 및 보안 문제

데이터 마이닝은 쉽게 식별할 수 있는 데이터 및 정보를 직접 처리합니다. 결과적으로 개인 정보 보호 및 보안은 항상 더 큰 문제 중 하나였습니다. 또한 데이터 도난 및 침해의 이력을 고려할 때 모든 형태의 데이터 수집에 대해 어느 정도 불신하는 경향이 있습니다.

또한 GDPR로 인해 EU에서 수집된 데이터를 사용하는 것과 관련하여 엄격한 준수 및 규정이 있습니다. 이는 또한 데이터 마이닝 및 수집 작업의 방향을 바꾸었습니다. 정말로 생각해보면 데이터 마이닝이 어떻게 감시의 한 형태로 쉽게 변할 수 있는지 깨닫게 될 것입니다. 사용자 행동, 소비 습관, 광고와의 상호 작용 및 좋은 목적과 나쁜 목적 모두에 사용할 수 있는 훨씬 더 많은 정보에 대해 배울 수 있습니다. 광업과 감시 사이의 얇은 선은 목적에 있습니다. 데이터 마이닝은 항상 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것입니다.

결과적으로 마이닝된 모든 데이터가 무단으로 변경, 수정 또는 액세스되지 않도록 안전하게 유지하는 것이 중요합니다. 다음은 이를 확인하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계입니다.

• 암호화 메커니즘
• 다양한 액세스 수준 및 권한
• 네트워크에 대한 일관된 보안 감사.
• 개인의 책임과 범행의 정의된 결과.

데이터 훈련 세트

최종 기계 학습 알고리즘을 보다 효율적으로 만들려면 기계에 필요한 원인에 대한 적절한 양의 데이터가 제공되어야 합니다. 이것은 다음과 같은 주요 이유 때문에 확실히 말보다 쉽지 않습니다.

• 데이터 세트는 대표되지 않습니다. 예를 들어, 환자 진단 규칙을 고려하십시오. 필요한 유연성을 제공하는 다양한 조합과 함께 광범위한 사용 사례가 있어야 합니다. 따라서 이러한 규칙이 성인 진단을 기반으로 하는 경우 어린이에 대한 적용은 부정확할 것입니다.
• 경계 사례가 누락되었습니다. 경계 사례는 기계가 고양이와 개의 차이점과 같은 사물과 사물의 차이점을 명확하게 인식하도록 합니다. 머신에는 두 클래스에 특정한 속성 집합이 있어야 합니다. 또한 예외 목록도 있어야 합니다.
• 적절한 정보가 부족합니다. 적절한 훈련 효율성을 달성하기 위해 알고리즘에는 객체의 클래스와 조건이 잘 정의된 충분한 데이터가 제공되어야 합니다. 이 프로세스의 모호성은 일반적으로 데이터의 전반적인 혼란으로 이어집니다. 예를 들어 고양이와 개를 구별하는 일련의 기능이 너무 모호한 경우 기계는 둘 다 "포유동물"이라고 라벨을 붙일 수 있습니다.

데이터 세트의 정확도

비즈니스 문제를 해결하는 데 가치가 있으려면 마이닝된 데이터가 완전하고 정확하며 신뢰할 수 있어야 합니다. 이러한 요소가 충족되지 않는 경우 데이터는 종종 잘못된 솔루션을 가리킵니다. 정확성, 신뢰성 및 완전성을 확인하는 데 도움이 되도록 설계된 수많은 알고리즘이 있습니다. 그러나 모든 것은 일반적으로 어떤 정보가 필요하고 어떤 작업을 수행해야 하는지에 대한 이해에 달려 있습니다.

데이터 세트의 노이즈

시끄러운 데이터는 데이터 마이닝을 사용하는 동안 가장 큰 문제 중 하나입니다. 소음을 비즈니스 운영에 가치를 더하지 않는 것으로 생각하십시오. 따라서 중요한 알고리즘이나 프로세스를 작업하기 전에 주요 노력이 노이즈가 아닌 사용자 데이터에 집중되도록 필터링해야 합니다. 데이터의 노이즈는 문제에 따라 다르므로 귀하의 경우 필요한 정보를 제공하지 않는 그러한 데이터는 노이즈가 될 것입니다.

노이즈 외에도 누락된 값과 손상된 값의 두 가지를 처리해야 합니다.

이 두 가지 요소 모두 최종 결과의 품질에 영향을 미치며 이는 비즈니스 결정에 영향을 미칩니다. 예측, 분류 또는 세분화를 수행하든 상관없이 잡음이 있거나 누락된 값은 완전히 다른 방향으로 나아갈 수 있습니다.

이제 데이터 마이닝의 범위에 대해 더 자세히 이야기하면서 데이터 마이닝이 기업에 주는 이점을 살펴보겠습니다. 또한 실생활에서 데이터 마이닝의 다양한 예와 몇 가지 주요 추세를 볼 것입니다. 이를 통해 데이터 마이닝 분야에서 여러분을 기다리고 있는 직업 기회의 종류에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다!

기업을 위한 데이터 마이닝 이점

기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 가장 중요한 이점 외에도 데이터 마이닝의 몇 가지 다른 이점이 있습니다. 이는 기업이 고객 경험과 관계를 개선하고 팀과의 유대를 강화하는 데 도움이 되는 혜택입니다!

• 가능한 사기 탐지: 데이터 마이닝은 기업이 잠재적인 사기 활동을 탐지하는 데 유용합니다. 예를 들어, POS 데이터 분석은 소매업체에게 과거 사기 거래에 대한 통찰력을 제공하여 일종의 패턴 감지로 이어질 수 있습니다. 은행 및 기타 금융 기관은 이러한 기술을 사용하여 결함이 있을 수 있는 고객을 식별합니다.
• 마케팅 최적화: 오래된 캠페인과 관련된 데이터를 수집하여 회사는 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개인화를 기반으로 하는 보다 매력적인 마케팅 기법을 제시할 수 있습니다.
• 의사 결정 개선: 데이터 마이닝을 통해 기업은 경험이나 직관에 의존하기보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 직관은 특정 제품이 가격대 때문에 팔리지 않는다고 말할 수 있습니다. 반면에 분석은 그것이 실제로 더 적은 유통 채널 때문이라는 것을 드러낼 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 근본 문제를 해결할 수 있습니다.
• 팀 결속력 향상: 데이터 마이닝은 고객을 대면하는 외부 작업만큼 내부 문제에도 유용합니다. 회사는 데이터를 사용하여 직원의 행동과 참여에 대해 알아내고 그에 따라 보상을 제공하거나 필요한 경우 직원의 성장을 도울 수 있습니다. 그런 의미에서 데이터 마이닝은 전반적인 팀 응집력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

실제 시나리오에서 데이터 마이닝

중소기업에서 대기업에 이르기까지 오늘날 모든 조직은 어떤 식으로든 데이터 마이닝의 혜택을 받고 있습니다. 비용을 절감하고 수익을 늘리며 고객 서비스를 개선하고 더 많은 고객을 모았습니다. 다음은 데이터 마이닝이 조직의 판도를 바꾼 것으로 판명된 몇 가지 실제 사용 사례입니다.

기업이 데이터를 달러로 변환한 방법에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

• 올바른 후속 전략을 사용하여 전환율 40% 증가: Envelopes는 고객에게 적합한 메일링 전략을 찾아 고객 유지를 개선했습니다. 이탈률을 분석하고 웹사이트를 떠나는 고객의 패턴을 찾은 후 방문자가 이탈한 지 48시간 후에 이메일을 보내기로 결정했습니다. 그러면 하루 안에 후속 이메일을 보내는 것보다 40% 더 높은 전환율을 얻을 수 있습니다!
• 제품 디자인 개선 및 시장 점유율 향상: 한 주요 CPG 회사는 치과 치료 제품의 시장 점유율을 높이고 싶었습니다. 이를 위해 데이터 분석 회사와 협력하여 자체 AWS 데이터베이스 및 소셜 플랫폼을 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 마이닝했습니다. 그들은 다른 기술을 포함하여 텍스트 및 회귀 분석을 사용하여 250,000개 이상의 고객 행동 패턴을 분석했습니다.
• 장바구니 분석: 장바구니 분석은 연결을 사용하여 개별 고객이 구매할 가능성이 있는 항목을 식별하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 사용자 이력, 포기 및 이행 장바구니, 추천 사이트 등과 같은 데이터를 분석하여 개인화된 광고를 제공하는 Amazon의 추천 엔진이 있습니다.

보시다시피 데이터 마이닝은 모든 규모의 다양한 조직에서 사용됩니다. 이는 데이터 마이닝 및 분석 분야에 관심이 있는 사람들이 이용할 수 있는 기회와 경력 경로에 직접 반영됩니다. 꼭 필요한 통찰력을 수집하기 위한 도구로서의 데이터 마이닝의 중요성은 단기간에 끝나지 않을 것이며, 다가오는 트렌드가 이를 증명합니다. 조금 살펴보자!

데이터 마이닝 동향 및 최신 개발

패턴 탐지, 분류, 클러스터링, 회귀 분석 등이 지금까지 널리 사용되었습니다. 그러나 지속적인 기술 발전은 계속해서 새로운 것을 제공합니다. 다음은 분석을 위한 더 나은 데이터 세트를 제공하면서 앞서 이야기한 문제를 해결하고자 하는 데이터 마이닝의 몇 가지 추세입니다.

• 보안 문제 해결: 데이터 마이닝은 과거에 다양한 보안 문제가 발생한 후 데이터를 안전하게 보호하는 데 훨씬 더 신중을 기하고 있습니다.
• 분산 데이터 마이닝: 오늘날 데이터가 다양한 위치와 장치에 저장됨에 따라 이러한 이질적인 데이터를 마이닝하고 분석을 위해 일관되고 구조화되도록 정교한 알고리즘과 기술이 개발되고 있습니다.
• 공간 데이터 마이닝: 공간 데이터 마이닝은 토폴로지 및 지리에 대한 패턴과 통찰력을 찾기 위해 지리, 천문학 및 환경 데이터와 관련이 있습니다. 이것은 여행, 내비게이션 또는 정부 서비스를 위해 매핑 비즈니스에서 운영되는 비즈니스에 매우 유용합니다.

결론적으로

데이터 마이닝은 정교한 데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 따라서 그것을 올바르게 얻는 것이 매우 중요합니다. 마이닝된 데이터에 문제가 있으면 기계 학습 모델의 잘못된 훈련으로 이어져 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 마이닝은 주의와 주의를 기울여 추구해야 하는 것입니다. 이것이 데이터 마이닝 전문가에 대한 수요가 증가하는 이유입니다.

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