데이터 마이닝 기술: 정의 및 중요성

회사는 일상 업무의 일부로 영업, 고객, 생산, 인력, 마케팅 이니셔티브 등에 대한 정보를 수집합니다. 이것이 기업이 데이터 마이닝 기술을 사용하여 이 중요한 기업 자산의 가치를 높이는 이유입니다.

데이터 마이닝 지식은 기업이 마케팅을 강화하고, 소비자 동향을 예측하고, 사기를 식별하고, 이메일을 필터링하고, 위험을 관리하고, 판매를 촉진하고, 고객 관계를 개선하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 정보로 변환될 수 있습니다.

이 블로그에서는 데이터 마이닝 기술이 무엇이며 연구에서 데이터 마이닝이 필수적인 이유를 알아봅니다.

데이터 마이닝 기술 정의

조직은 데이터 마이닝을 사용하여 운영 요구 사항에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 데이터 패턴을 찾습니다. 비즈니스 인텔리전스와 데이터 과학 모두에 필요합니다. 조직은 다양한 데이터 마이닝 기술을 활용하여 비정형 데이터를 사용할 수 있는 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

데이터에서 숨겨진, 계획되지 않은, 이전에 식별되지 않았지만 합법적인 상관 관계를 찾는 것이 데이터 마이닝의 주요 목표입니다. 방대한 원시 데이터 모음에서 귀중한 데이터를 분리하는 방법으로 설명됩니다.

이것은 중요한 데이터 세트의 데이터 패턴을 분석하기 위해 하나 이상의 소프트웨어를 활용하는 것을 수반합니다. 연구와 과학은 데이터 마이닝을 사용할 수 있는 많은 영역의 두 가지 예일 뿐입니다.

다양한 데이터 과학 응용 프로그램을 위한 다양한 기술을 사용하여 데이터를 마이닝할 수 있습니다. 데이터 세트에서 이상값을 찾으려는 이상 감지 및 패턴 인식은 다양한 기술을 통해 가능해진 일반적인 데이터 마이닝 사용 사례입니다.

데이터 마이닝 전문가들은 방대한 양의 정보를 분석하고 결론을 도출하는 방법에 대한 지식을 향상시키기 위해 노력했습니다. 그들은 데이터베이스 관리, 통계 및 기계 학습의 융합에서 나온 방법과 기술에 의존합니다.

연구에서 데이터 마이닝 기술의 중요성

회사의 데이터 마이닝 목표에 따라 예상 결과에 맞는 모델을 만들기 위해 다양한 방법이 사용됩니다. 모델은 현재 데이터를 설명하고, 미래 추세를 예측하거나, 데이터의 이상을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

여기에서는 원하는 결과를 추정하기 위한 몇 가지 데이터 마이닝 기술에 대해 설명합니다.

분류

분류는 다양한 속성을 명확한 범주에 넣어야 하는 가장 복잡한 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 이 방법은 중요하고 유용한 데이터 및 메타데이터에 대한 정보를 얻는 데 사용되며 데이터를 다른 그룹으로 설정하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이를 사용하여 더 많은 결론을 도출하거나 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 고객의 재정 및 구매에 대한 정보를 살펴보십시오. 신용 위험을 "낮음", "중간" 또는 "높음"으로 분류할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 범주를 사용하여 이러한 고객에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

클러스터링

클러스터링은 분류와 매우 유사하지만 유사성을 기반으로 데이터 청크를 결합하는 것을 포함합니다. 유사한 데이터 그룹을 찾는 방법입니다. 이 프로세스를 통해 데이터가 어떻게 다르고 동일한지 확인할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 지출하는 금액이나 매장에서 쇼핑하는 빈도에 따라 청중을 여러 그룹으로 나눌 수 있습니다.

추적 패턴

추적 패턴은 데이터를 마이닝하는 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. 이는 비즈니스 결과에 대한 지능적인 결론을 도출하기 위해 데이터의 추세 또는 패턴을 찾고 주시하는 것을 의미합니다. 회사가 판매 데이터의 추세를 확인하면 해당 정보를 최대한 활용하기 위한 조치를 취해야 할 이유가 있습니다.

특정 제품이 다른 사람들보다 특정 그룹의 사람들에게 더 잘 팔린다고 가정해 봅시다. 이 경우 조직은 이 정보를 사용하여 유사한 제품 또는 서비스를 만들거나 이 그룹에 대한 원래 제품을 더 많이 보유할 수 있습니다.

협회

연관은 추적 패턴과 유사하지만 서로 의존하는 변수에 더 구체적입니다. 이 데이터 마이닝 기술은 둘 이상의 사물 간의 연결을 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터 세트에 숨겨진 방법을 찾습니다.

이 경우 다른 이벤트 또는 속성과 강력하게 연결된 이벤트 또는 특성을 찾습니다. 예를 들어, 소비자가 특정 품목을 구매할 때 종종 두 번째 관련 품목을 구매한다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 대부분의 온라인 상점에서 "사람들이 함께 구매한 항목" 섹션을 채우는 데 사용하는 것입니다.

외부 감지

많은 경우 큰 그림을 보는 것만으로는 데이터 세트에 대한 명확한 그림을 얻을 수 없습니다. 데이터에서 이상점이나 이상점도 발견했다면 도움이 될 것입니다.

예를 들어, 거의 모든 구매자가 남성이지만 8월의 이상한 주에 여성 구매자 수가 크게 증가한 경우 점프를 살펴보고 그 원인을 찾아 반복할 수 있습니다. 또는 청중에 대해 자세히 알아보세요.

회귀

회귀는 다른 요인의 존재를 감안할 때 변수의 확률을 결정하는 데 사용됩니다. 이는 변수 관계를 식별하고 분석합니다. 다른 요인이 있을 때 변수의 확률을 결정합니다.

예를 들어 공급, 수요 및 경쟁에 따라 가격을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 회귀는 데이터 세트에서 두 개(또는 그 이상) 변수 간의 연결을 찾는 데 도움이 됩니다.

예측

예측은 미래에 어떤 종류의 데이터를 찾을 수 있는지 추측할 수 있기 때문에 가장 강력한 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 미래에 어떤 일이 일어날지에 대한 좋은 아이디어를 얻으려면 종종 역사적 패턴을 살펴보고 이해해야 합니다.

예를 들어, 개인의 신용 기록과 과거에 구매한 상품을 보고 장기적으로 신용 위험이 있는지 파악할 수 있습니다.

결론:

이러한 데이터 마이닝 기술은 모두 다양한 데이터 각도를 연구하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 데이터를 사실로 변환하여 다양한 회사 문제를 처리하고 수익을 증대하고 고객을 만족시키거나 비용을 절감하는 데 활용할 수 있는 최상의 기술을 선택할 수 있습니다.

연구의 목적과 데이터의 종류에 따라 다양한 데이터 마이닝 접근 방식이 사용됩니다. 이제 데이터 마이닝의 기본 및 연구 방법론에 대해 연구한 내용을 사용하여 데이터 마이닝에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

연구를 수행하거나 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 필요하면 QuestionPro 전문가에게 문의하십시오. 절차를 안내하고 데이터를 최대화하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

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