빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 이해하기

빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 이해하기

◆ 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝

빅데이터 분석기법과 데이터마이닝은 대부분이 경우 빅데이터를 분석하여 비즈니스 인텔리젼스 및 예측, 의사결정을 위한 기술입니다. 빅데이터 분석기법은 빅데이터를 처리 및 분석하기 위한 기술 전반을 의미할 수 있으며, 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석, 시각화 등 모든 과정을 포함합니다. 이 기술은 데이터 구조화, 병렬 처리, 분산 처리, 클라우드 기술 등을 활용하며, 높은 확장성과 성능을 제공합니다. 데이터마이닝은 머신러닝 및 통계기술을 활용하여 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보 및 패턴을 추출하는 과정입니다. 이 기술은 분류, 예측, 클러스터링, 연관성 분석 등 다양한 기법을 사용하여, 데이터의 내재된 구조 및 상호 관계를  식별하고 탐색합니다. 각각의 기술은 데이터 분석 과정에서 다른 목적 및 도구를 가지고 있지만, 대용량 데이터를 다루는 빅데이터 분석에는 둘 다 필수적입니다. 빅데이터 분석은 대규모 데이터를 처리하고 가치 있는 정보를 추출합니다. 그리고 데이터마이닝 기술은 복잡한 데이터 구조와 대량 데이터를 처리하기 위한 알고리즘을 개발하여 데이터에서 가치 있는 정보를 추출합니다.

 

◆ 데이터마이닝의 이해

데이터마이닝은 대량의 데이터셋에서 새로운 정보를 추출하는 과정입니다. 이를 위해 통계학, 기계학습, 인공지능의 분야에서 다양한 분석기술들을 활용합니다. 데이터마이닝의 목적은 데이터셋이 가진 패턴, 규칙, 인사이트 등을 찾아내는 것입니다. 예를 들어, 동일한 제품을 구매한 고객들 간의 상호 연관성을 찾거나, 이전 고객 이탈 사례를 분석하여 새로운 고객이 이탈할 수 있는 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 데이터마이닝은 일반적으로 3단계 프로세스를 거치며, 첫 단계는 데이터의 전처리입니다. 이전 데이터, 누락된 데이터, 이상치 등을 처리하고, 데이터를 정제합니다. 두 번째 단계는 데이터를 분석하고 규칙을 도출하는 단계입니다. 이를 위해서는 분석기법의 선택과 모델의 훈련, 평가 과정이 필요합니다. 마지막으로 도출된 규칙을 해석하고 이해하는 단계가 있습니다. 이를 통해 새로운 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 최근 빅데이터 분석의 중요성이 증가함에 따라 데이터마이닝의 역할과 중요성도 더욱 강조되고 있습니다. 더 직관적이고 정확한 의사결정과 비즈니스 인텔리젼스를 위해서는 데이터마이닝 기술을 활용하는 것이 필수적입니다.

 

◆ 빅데이터 연관관계 분석

빅데이터 연관관계분석은 대규모의 데이터셋에서 변수들 사이의 연관성을 찾아내는 기술입니다. 이를 통해, 비즈니스나 과학 연구 등에서 유용한 정보를 발견하고, 예측 또는 의사결정을 내리는 데 활용할 수 있습니다. 연관관계 분석의 가장 대표적인 에서는 '장바구니 분석'으로, 고객들이 동시에 구매하는 제품들의 연관성을 파악하여 상품 전략을 세울 수 있습니다. 연관관계 분석에는 다양한 알고리즘, 기술이 사용됩니다. 대표적인 예로는 Apriori 알고리즘, FP-growth 알고리즘이 있습니다. 이들 알고리즘은 출현 빈도수, 지지도, 신뢰도, 리프트 등의 지표를 사용하여 연관성을 계산합니다.

빅데이터 연관관계 분석의 장점은 매우 넓은 범위의 데이터를 포괄하고 분석할 수 있다는 점입니다. 이는 예측력과 정확도를 대폭 향상시켜주므로, IT, 마케팅 분야에서 활용될 수 있습니다. 이러한 분석 결과는 비즈니스 전략 수립이나 홍보 전략 개선 등에 큰 도움이 됩니다.

 

◆ 빅데이터 군집분석(cluseter Analytics)

빅데이터 군집 분석은 대규모의 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 파악하고, 분류 및 예측에 활용할 수 있습니다. 군집 분석에는 다양한 알고리즘이 사용됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-Means, Hierarchical Chustering, DBSCAN 등이 있습니다. 이들 알고리즘은 데이터의 거리, 유사도 등의 지표를 이용하여 군집을 형성합니다.

군집 분석은 비지도학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 사전에 정해진 라벨이나 결과값이 없이 데이터를 분류하며, 이분법적으로 나누는 분류 알고리즘과는 차이가 있습니다. 빅데이터 군집 분석의 장점은 다양한 분야에서 활용될 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 마케팅 데이터에서 고객을 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하여 개별적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 이미지나 동영상 데이터에서 비슷한 특성을 가진 영상을 군집화하여 분류하거나, 의료 데이터에서 질병의 패턴을 파악할 수도 있습니다. 이 같은 분석을 통해 효율적인 의사결정을 도모할 수 있습니다.

◆ 빅데이터 의사결정나무

빅데이터 의사결정나무는 대규모의 데이터를 효과적으로 분석하며, 결정을 내리기 위한 시각화 및 분석도구로서 사용됩니다. 의사결정나무는 데이터의 특징을 분류나 예측을 수행할 수 있는 모델 중 하나입니다. 의사결정나무는 분류와 회귀분석 모두에 사용될 수 있으며, 데이터를 분석하기 위해 각 변수들 중에서 가장 유의미한 변수를 찾아 스플릿(split)을 수행한 후, 자식 노드들을 만들어 나가는 방식으로 모델을 구성합니다. 이때 각 노드에서는 가장 중요한 변수가 선택되고, 룰을 기반으로 다음으로 가지(노드)가 결정됩니다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 레이블을 예측하게 되는 것입니다. 

빅데이터 의사결정나무의 장점은 다양한 분야에서 활용될 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 마케팅 데이터에서 고객의 성격, 선호도, 구매력 등 다양한 변수를 분석하여 구매 확률에 대한 예측 모델을 수립할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 환자 데이터에서 당뇨병, 심장병, 암 등과 같은 질병 발생 여부를 예측하는 데에 활용됩니다. 

빅데이터 의사결정나무를 사용하면 다음과 같ㅇ든 장점이 있습니다. 

1. 이해하기 쉽다 : 빅데이터 의사결정나무를 활용하면 데이터 분석에 대한 내용을 간단하고 직관적으로 표현할 수 있습니다. 따라서, 의사결정을 내리기 위해 최종 결과를 이해는 것이 쉬우며, 분석의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

2. 대용량 데이터 분석기능 : 빅데이터 의사결정나무는 대용량이 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 데이터에 대한 분석의 정확성과 효율성을 높일 수 있으며, 더 많은 데이터를 이용하여 분석을 수행할 수 있습니다.

3. 예층 능력 : 빅데이터 의사결정나무는 분류, 회귀분석 등의 예측 모델을 구성할 수 있습니다. 이를 통해, 데이터가 없는 상황에서도 높은 예측 정확도를 가질 수 있으며, 다양한 예측 모델을 구성할 수 있습니다.

4. 유연성 : 빅데이터 의사결정나무는 유연성이 높습니다. 새로운 데이터와 새로운 변수가 들어와도, 쉽게 분석 모델을 변경할 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 인공신경망

빅데이터 인공신경망은 인간 두뇌가 신경세포를 모방하여 만든 인공신경망으로서, 빅데이터를 활용하여 복잡한 모델링과 예측을 수행할 수 있습니다. 인공신경망은 각 노드들이 서로 연결되어 정보를 주고받으며, 각 노드의 가중치를 조정하여 출력값을 결정합니다. 이를 통해, 입력데이터와 출력데이터를 연결하는 매우 복자반 함수를 학습하고, 예측과 분석을 수행할 수 있습니다. 빅데이터 인공신경망을 사용하는 이유는 다음과 같습니다.

1. 대용량 데이터 처리 가능 : 빅데이터는 기존의 데이터보다 처리해야 할 데이터 양이 많기 때문에, 빅데이터를 처리하기 위한 방법으로 인공신경망이 대용량 데이터를 처리하는데 적합합니다.

2. 다양한 분석 모델 구성 가능 : 빅데이터 인공신경망은 다양한 분석 모델을 구성할 수 있습니다. 이는 특정 분석 모델의 한계를 극복하고, 더 나은 예측력을 가진 모델을 구축할 수 있습니다.

3. 높은 예측 정확도 : 빅데이터 인공신경망은 대량의 데이터를 기반으로 예측하기 때문에, 예측 정확도가 높습니다. 이는 데이터의 특징 분석과 예측 모델링에서 매우 중요한 요소입니다.

4. 필요한 데이터의 특징 추출 기능 : 인공신경망은 입력 데이터에서 필요한 데이터 특징을 추출하는 기능도 갖고 있습니다. 이는 데이터 전처리를 수행하는데 매우 효과적입니다.

따라서, 빅데이터 인공신경망은 대용량의 데이터를 처리하고, 다양한 분석 모델을 구성하여 높은 예측 정확도를 가질 수 있습니다. 이를 통해, 빅데이터 분석 및 예측의 효율성을 높일 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 사례기반추론

빅데이터 사례기반추론은 과거의 데이터를 분석하여 규칙성을 찾고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 분석하는 기법입니다. 이는 빅데이터에서 유용하게 활용되며, 다음과 같은 사례가 있습니다.

1. 보안 : 보안분야에서는 이전에 발생한 사건들을 분석하여 비정상적인 활동 패턴을 찾아내는데 활용됩니다. 이를 통해 실시간으로 침입을 감지하거나, 행킹으로부터 시스템을 보호할 수 있습니다.

2. 마케팅 : 마케팅 분야에서는 이전에 구매한 고객들의 데이터를 분석하여 구매 패턴 및 선호도를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 상품이나 서비스를 제공함으로써 고객 유치를 시도할 수 있습니다.

3. 은행 및 금융 : 은행 및 금융 분야에서는 이전에 대출한 고객의 신용도와 대출 이력을 분석하여 새로운 대출 신청에 대한 승인 여부를 판단합니다.

4. 제조업 : 제조업에서는 이저 제품 생산 기록과 불량률을 분석하여 제조 공정에서 발생되는 문제를 예측하고, 조치를 취할 수 있습니다.

5. 의료 : 의료 분야에서는 환자의 의료 기록과 생명신호 데이터를 분석하여 질병 예측 및 진단을 돕습니다.

따라서, 빅데이터 사례기반추론은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며, 이전에 발생한 데이터를 분석하여 새로운 문제를 예측하거나, 적극적인 대응을 할 수 있습니다.