데이터 마이닝: 정의, 기술 및 도구

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트의 데이터를 필터링, 정렬 및 분류하여 미묘한 패턴과 관계를 드러내는 프로세스로 정의됩니다. 이는 기업이 데이터 분석을 통해 복잡한 비즈니스 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 데이터 마이닝에 대해 자세히 설명하고 해당 기술과 2022년에 인기 있는 상위 10개 데이터 마이닝 도구를 설명합니다.

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트의 데이터를 필터링, 정렬 및 분류하여 미묘한 패턴과 관계를 드러내는 것을 의미하며, 이는 기업이 데이터 분석을 통해 복잡한 비즈니스 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝 소프트웨어 도구 및 기술을 통해 조직은 미래 시장 동향을 예측하고 중요한 시기에 비즈니스에 중요한 결정을 내릴 수 있습니다..

데이터 마이닝은 고급 데이터 분석을 사용하여 대량의 데이터에서 통찰력 있는 정보를 추출하는 데이터 과학의 필수 구성 요소입니다. 더 깊이 파고들면, 데이터 마이닝은 데이터 수집, 처리, 분석이 기본적인 수준에서 이루어지는 데이터베이스(KDD) 프로세스의 지식 발견의 중요한 요소입니다.

기업은 조직 설정에서 분석 이니셔티브를 수행하기 위해 데이터 마이닝에 크게 의존합니다. 데이터 마이닝에서 얻은 분석된 데이터는 일부 기록 정보와 함께 실시간 데이터 분석을 고려하는 다양한 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션에 사용됩니다.

최고의 데이터 마이닝 방식을 통해 기업은 여러 가지 비즈니스 전략을 수립하고 운영을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이는 광고, 마케팅, 영업, 고객 지원, 재무, HR 등을 포함한 고객 중심 기능을 개선하는 것을 수반할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 또한 사이버 보안 계획, 사기 탐지, 위험 관리 등과 같은 비즈니스에 중요한 사용 사례를 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 마이닝은 의료, 과학 연구, 스포츠, 정부 프로젝트 등과 같은 산업 분야 전반에서 응용 프로그램을 찾습니다.

데이터 마이닝은 주로 데이터 과학자, 숙련된 BI 전문가, 분석 그룹, 비즈니스 분석가, 기술에 정통한 임원 및 데이터 분석에 대한 탄탄한 배경과 성향을 가진 직원 그룹에 의해 처리됩니다.

기본적으로 기계 학습(ML), 인공 지능(AI), 통계 분석 및 데이터 관리는 분석을 위해 데이터를 면밀히 조사, 정렬 및 준비하는 데 필요한 데이터 마이닝의 중요한 요소입니다. 최고의 ML 알고리즘과 AI 도구를 사용하면 고객 데이터, 거래 기록은 물론 센서, 액추에이터, IoT 장치, 모바일 앱 및 서버에서 수집한 로그 파일까지 포함하는 대규모 데이터 세트를 쉽게 마이닝할 수 있습니다.

데이터 마이닝 프로세스와 관련된 주요 단계:

데이터 마이닝 프로세스

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 실행하고 숨겨진 패턴, 관계 및 추세를 식별할 수 있기 때문에 대부분의 비즈니스에 유용합니다. 결과는 현재 비즈니스 시나리오의 재고를 유지하면서 전략 계획에 도움이 되는 예측 분석에 도움이 됩니다.

기업을 위한 데이터 마이닝의 이점:

데이터 마이닝은 기업이 더 높은 비즈니스 이익과 수익을 얻고 경쟁사와 차별화되도록 계획을 전략화하는 데 중추적인 역할을 합니다.

더보기: 좁은 인공 지능(AI)이란 무엇입니까? 2022년의 정의, 과제, 모범 사례

모든 데이터 과학 애플리케이션에는 서로 다른 데이터 마이닝 기술이 필요합니다. 널리 사용되는 잘 알려진 데이터 마이닝 기술 중 하나에는 패턴 인식 및 이상 탐지가 포함됩니다. 이 두 가지 방법 모두 데이터 마이닝 기술을 조합하여 사용합니다.

업계 전반에 걸쳐 일반적으로 사용되는 몇 가지 기본 데이터 마이닝 기술을 살펴보겠습니다.

연관 규칙은 둘 이상의 데이터 항목 간의 상관 관계를 설정하는 if-then 문을 나타냅니다. 상관관계는 지원 및 신뢰도 측정항목을 사용하여 평가됩니다. 여기서 지원은 데이터 세트 내의 데이터 항목 발생 빈도를 결정합니다. 대조적으로, 신뢰도는 if-then 문의 정확성과 관련이 있습니다.