데이터 마이닝 (Data Mining)

데이터 마이닝 (Data Mining)

• 정의
• 주요 기법
• 기술적 측면
• 비즈니스 측면
• 데이터 마이닝 과정

정의

• 데이터 마이닝(Data Mining): 대용량 데이터 간 관계, 패턴, 추세를 발견하고, 이를 의미 있는 정보로 변환하여 기업의 의사결정에 활용하는 기술

주요 기법

1. 의사결정나무:

   • 데이터를 분류하고 예측하는 데 사용되는 트리 구조의 모델

2. 신경망:

   • 인간의 뇌 구조를 모방한 기계 학습 모델로, 복잡한 패턴 인식에 사용

3. 분류화:

   • 데이터를 미리 정의된 클래스에 할당하는 과정

4. 연관성:

   • 데이터 항목 간의 관계를 발견하는 기법

5. 연속 규칙:

   • 시간 순서에 따른 데이터 항목 간의 관계를 발견하는 기법

6. 군집화:

   • 유사한 특성을 가진 데이터 항목들을 그룹화하는 기법

기술적 측면

• 양적 증가:

  • 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 데이터 마이닝의 중요성 증가

• DW 구축:

  • 데이터 웨어하우스(DW) 구축을 통해 데이터 통합 및 분석

• 시스템 구조:

  • 데이터 마이닝을 지원하는 시스템 구조 설계

• 자료 구조 변경:

  • 데이터 마이닝을 위한 효율적인 자료 구조 변경

비즈니스 측면

• Mass -> Target:

  • 대량 마케팅에서 타겟 마케팅으로 전환

• 경쟁 환경에서 기업의 의사결정 고급 정보:

  • 경쟁 환경에서 기업의 의사결정을 지원하는 고급 정보 제공

데이터 마이닝 과정

1. 데이터 선택:

   • 분석할 데이터를 선택

2. 정제:

   • 데이터의 오류를 수정하고 불필요한 데이터를 제거

3. 보완:

   • 데이터의 결측값을 보완

4. 변환:

   • 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환

5. 기법 선택/적용:

   • 적절한 데이터 마이닝 기법을 선택하고 적용

6. 평가:

   • 데이터 마이닝 결과를 평가하고 해석

데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유의미한 정보를 추출하여 기업의 의사결정을 지원하는 중요한 기술입니다. 의사결정나무, 신경망, 분류화, 연관성, 연속 규칙, 군집화 등의 기법을 활용하여 데이터를 분석하고, 이를 통해 경쟁 환경에서 기업의 의사결정을 고급 정보로 지원합니다.