빅데이터-비정형 데이터마이닝 배우기

빅데이터-비정형 데이터마이닝 배우기

◆ 비정형 데이터마이닝의 개요

비정형 데이터마이닝은 구조화되지 않은 다양한 형식의 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위한 기술입니다. 이를 위해 텍스트, 이미지, 비디오, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형식을 분석하고 처리합니다. 일반적으로 비정형 데이터마이닝의 프로세스는 다음과 같습니다. 

1. 데이터 수집 : 비정형 데이터를 수집합니다. 웹 사이트에서 스크랩, 소셜 미디어에서 수집, 디지털 문서, 이메일, 고객 의견 등을 수집하는 것이 가능합니다.

2. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 정제하고 구조화합니다. 이를 위해 텍스트 마이닝, 이미지 분석, 비디오 처리, 음성 인식, 자연어 처리등의 기술을 사용합니다.

3. 특정 추출 : 데이터에서 특징을 추출합니다. 이 과정에서 통계 분석, 기계 학습 등의 기술을 사용합니다.

4. 분석과 모델링 : 추출한 특징을 분석하고 데이터 모델링을 수행하여 시각화하고 패턴 및 트렌드를 식별합니다. 

5. 결과 해석 : 마지막으로, 분석 결과를 해석하고 비즈니ㅛ스 결정을 지원하는 인사이트를 도출합니다.

비정형 데이터마이닝은 비즈니스, 정부, 학술 연구 등 다양한 분야에서 다양한 목적으로 사용됩니다. 예를 들어, 마케팅 활동에서 소비자의 의견을 분석하면서 나타나는 브랜드 인식도, 제조업체에서 설계 및 생산 과정에서 생산 데이터를 분석하여 제조 공정의 문제 및 부족한 부분을 발견하고 개선하는 것이 가능합니다.

 

◆ 비정형 데이터마이닝

비정형 데이터마이닝(Unstructured Data Mining)은 비정형 데이터를 분석하고, 패턴을 찾는 데이터마이닝 기술입니다. 비정형 데이터는 주조화 되어 있지 않은 다양한 형태의 데이터로서, 텍스트, 이미지, 비디오 등이 있습니다. 비정형 데이터마이닝은 다음 같은 방법으로 이루어집니다.

 

◈ 비정형 데이터마이닝 데이터 수집

비정형 데이터마이닝에서 데이터 수집은 매우 중요합니다. 데이터가 구조화되지 않았기 때문에 일반적인 데이터 수집 방법보다 더 복잡합니다. 이를 위해 다양한 방법들이 사용됩니다. 

1. 웹 스크래핑 : 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 수집하는 방법입니다. 비정형 데이터를 수집하기에 적합합니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 특정 키워드와 관련된 게시물을 수집하거나, 뉴스 사이트에서 특정 주제와 관련된 기사를 수집하는 등의 방법이 있습니다.

2. 텍스트 마이닝 : 비즈니스 리포트, 디지털 문서, 이메일, 고객 의견 등의 텍스트를 분석하여 데이터를 수집합니다. 이를 위해 텍스트마이닝 기술을 사용합니다.

3. 비디오 스크래핑 : 유튜브 및 기타 비디오 공유 사이트에서 에디터를 수집하고 분석합니다.

4. 이미지 분석 : 이미지 분석 기술을 사용하여 이미지에서 정보를 수집합니다. 예를 들어, 의료 이미지에서 필셀 수, 색상 등을 분석하여 환자 진단에 사용할 수 있습니다.

5. 센서 데이터 : 디지털화된 센서에서 수집한 데이터를 분석하여 정보를 수집합니다. 예를 들어, 기상 데이터에서 온도, 습도, 강수량 등을 수집하여 기상 예측 모델 개발에 사용할 수 있습니다.

비정형 데이터에서 데이터 수집은 매우 복잡하고 어려운 과정입니다. 데이터 수집에도 많은 시간과 노력이 필요합니다. 따라서 적절한 기술과 알고리즘을 사용하여 이 과정을 자동화하고 최적화하는 것이 중요합니다.

 

◈ 비정형 데이터마이닝 데이터 처리

1. 데이터 수집 : 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형식일 수 있습니다.

2. 데이터 전처리 : 수집된 데이터는 대개 구조화되어 있지 않으며, 노이즈나 잡음이 포함되어 있을 수 있습니다. 데이터를 정제하고 구조화해야 합니다. 텍스트 데이터는 대소문자 통일, 불필요한 공백 제거, 특수문자 처리등이 필요합니다. 이미지 데이터의 경우 해상도 조정, 노이즈 제거, 색 범위의 보정 등이 필요합니다.

3. 특징 추출 : 전처리된 데이터에서 특징을 추출하여 모델링에 사용할 수 있는 형태로 변환합니다. 텍스트 데이터엣는 토큰화, 어근 추출, 형태소 분석 등의 작업이 이루어집니다. 이미지 데이터에서는 특정 추출 알고리즘을 사용하여 윤곽선, 질감, 색상 등을 추출합니다.

4. 분석 및 모델링 : 추출한 특징을 분석하고 데이터 모델링을 수행하여 패턴 및 트렌드를 식별합니다. 이 과정에서는 통계 분석, 기계학습 등의 기술을 사용합니다.

5. 결과 해석 : 분석 결과를 해석하고 비즈니스 결정을 지원하는 인사이트를 도출합니다. 추론 및 시각화 도구를 사용하여 결과를 시각적으로 표현하고 해석합니다.

비정형 데이터마이닝에서는 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 데이터 처리를 수행합니다. 이를 위해 자연어 처리 기술, 영상 및 음성 처리 기술, 기계 학습 및 딥 러닝 기술 등을 활용합니다.

 

◈ 비정형 데이터마이닝 패턴 분석

비정형 데이터마이닝에서 패턴 분석은 데이터에서 식별된 유용한 트렌드, 패턴, 규칙, 상관 관계 등을 탐색하는 것입니다. 일반적으로 비정형 데이터가 구조화되어 있지 않기 때문에, 패턴 분석을 수행하기 위해 먼저 데이터를 전처리하여 구조화된 형태로 변환해야 합니다. 비정형 데이터에서 패턴 분석을 수행하는 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 자연어 처리 기술 사용 : 텍스트 데이터에서 패턴 분석을 수행하기 위해, 자연어 처리 기술을 사용합니다. 이를 위해 텍스트 데이터에서 단어, 문장, 문단 등의 자연어 요소를 추출하고 토큰화, 어근 추출, 형태소 분석 등을 수행합니다. 그런 다음, 이러한 자연어 요소를 분석하고 발견된 단어의 출현 빈도, 연결성, 유사성 등을 기반으로 패턴 분석을 수행합니다.

2. 영상/음성 분석 기술 사용 : 이미지, 영상, 음성 등의 데이터에서 패턴을 분석하기 위해, 영상 및 음성 분석 기술을 활용합니다. 이를 위해 영상/음성 데이터에서 특징을 추출하고 모델링을 수행하여 색상, 모양, 물체의 위치/크기 등의 패턴을 식별합니다.

3. 기계 학습 및 딥 러닝 기술 사용 : 비정형 데이터에서 패턴 분석을 수행하는 데 있어서, 비교적 새로운 기법인 기계 학습 및 딥 러닝 기술이 많이 사용됩니다. 이를 위해 기계 학습 알고리즘, 신경망 등을 사용하여 데이터 모델링을 수행하고, 모델링을 기반으로 패턴을 식별합니다.

패턴 분석을 수행하여 비정형 데이터에서 유의미한 트렌드와 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스에서 효과적인 전략적 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

◈ 비정형 데이터마이닝 결과 분석 

비정형 데이터마이닝 결과 분석은 데이터를 분석하여 도출된 패턴, 트렌드, 규칙 등의 결과를 평가하고 해석하는 과정입니다. 일반적으로, 비정형 데이터에서 발견된 패턴 및 인사이트는 통계적으로 유의미한지 검증하고, 실질적으로 어떠한 의미를 가지는지 파악하는 과정이 필요합니다. 비정형 데이터 결과 분석을 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

1. 결과 확인 및 우선순위 판별 : 비정형 데이터마이닝을 수행한 결과를 확인하고 우선순위를 판별합니다. 이를 위해 데이터 분석 결과를 요약하고 트렌드 및 패턴의 중요도를 평가하는 프레젠테이션을 작성할 수 있습니다.

2. 패턴 및 경향성 분석 : 데이터를 효과적으로 분석하여 트렌드, 패턴, 강조점 등을 파악하고 분석합니다. 예를 들어, 많은 양의 텍스트 데이터를 분석하는 경우, 긍정적, 부정적 및 중립적 단어의 출현 빈도를 비교하여 이러한 트렌드를 수치적으로 표현할 수 있습니다.

3. 통계적 수치 분석 : 통계적 분석을 사용하여 데이터의 유의성을 평가하고 패턴과 결과를 유의미한 수준에서 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 양의 텍스트 데이터를 분석하는 경우, 긍정적, 부정적 및 종합적 단어의 출현 빈도를 비교하여 이러한 트렌드를 수치적으로 표현할 수 있습니다.

4. 결과 해석 및 시각화 : 분석 결과를 해석하고 시각화하여 다른 이해관계자에게 전달하는 것이 중요합니다. 결과를 편집한 그래픽, 차트 또는 기타 시각적 요소를 사용하여 그림으로 표현하면 서로 다른 분석 모델 간의 비교 및 대조가 훨씬 쉬워집니다.

비정형 데이터마이닝 결과 분석은 데이터 분석 과정에서 중요한 부분입니다. 데이터마이닝 결과를 제대로 분석하지 않으면 실제로 유용한 인사이트를 도출하기 어렵습니다. 따라서 효과적인 분석 및 시각화를 통해 비즈니스 결정 및 전략을 지원할 수 있는 유용한 인사이트를 추출할 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 비정형 데이터마이닝 기법

빅데이터에서 비정형 데이터마이닝을 수행하기 위해서는 다양한 기술과 기법이 사용됩니다. 다음은 비정형 데이터마이닝에서 일반적으로 사용되는 기법입니다.

1. 자연어 처리(NLP) : 자연어 처리 기술은 많은 양의 비정형 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. NLP 기술은 문서 분류, 감정 분석, 키워드 추출, 문장 분리, 품사 태킹 등의 업무에 활용됩니다.

2. 이미지 및 비디오 처리 : 이미지 및 비디오 마이닝 기술은 대량의 이미지, 비디오 파일 및 기타 비정형 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. 이미지와 비디오 데이터에서 물체, 노이즈, 밝기, 색상 및 패턴을 인식하고 분류하는 데에 적용됩니다.

3. 데이터 마이닝 툴 : 데이터 마이닝 툴은 다른 인사이트를 가진 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝 툴은 패턴 인식 및 배우기, 군집 분석, 예측 모델링, 가치 평가 등 다양한 분석 기술을 포함합니다.

4. 기계학습 : 빅데이터에서 기계학습은 비정형 데이터마이닝에서 가장 일반적으로 사용되는 기술 중 하나입니다. 기계학습 모델은 비정형 데이터의 패턴을 식별하고 분석하는 데 사용됩니다. 기계학습 모델은 감정 분석, 객체 인식, 군집 분석 및 패턴 인식과 같은 분석 프로세스에 적용됩니다.

5. 텍스트 마이닝 : 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터의 분석과 알고리즘을 사용한 패턴 인식 및 요약을 포함합니다. 이 기술은 텍스트 데이터에서 문서 클러스터링, 단어 임배딩, 키워드 식별, 문서 간 분류 등과 같은 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

이러한 비정형 데이터마이닝 기법은 빅데이터에서 데이터를 분석하고 이를 통해 유용한 인사이트를 도출하는 데 사용됩니다. 이와 같은 분석은 추천 시스템, 마케팅 전략, 비즈니스 결정 및 기타 문제 해결에 사용됩니다.