오늘 우리는 데이터 마이닝과 기업에 대한 이점에 대해 이야기할 것입니다. 최근 몇 년 동안 데이터 마이닝은 정보 산업에서 많은 주목을 받았습니다. 그 주된 이유는 활용할 수 있는 데이터가 많고, 이 데이터를 유용한 정보와 지식으로 전환하는 것이 시급하다는 점이다. 그런 다음 비즈니스 관리, 생산 관리, 시장 분석, 엔지니어링 설계 및 과학적 탐구와 같은 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.
데이터 마이닝은 인공 지능 및 데이터베이스 연구 분야에서 중요한 주제입니다. 그것은 많은 양의 데이터에서 숨겨진, 이전에 알려지지 않은, 잠재적으로 가치 있는 정보를 드러내는 과정을 의미합니다. 또한 주로 인공 지능, 비즈니스 데이터의 자동화된 분석, 귀납적 추론 및 그로부터 잠재적 패턴 찾기를 기반으로 하는 의사 결정 지원 프로세스입니다.
데이터 마이닝이란 무엇입니까?
우리 언어로 알려진 데이터 마이닝 또는 데이터 마이닝은 회사의 구조화된 데이터베이스에서 대량의 정보(데이터)를 추출, 수집 및 분석하는 방법 또는 일련의 분석 방법 및 통계 도구로 구성된 기술입니다. . 이러한 방식으로 유용한 트렌드, 패턴 및 고객 행동 규칙을 자동으로 발견합니다. 마케팅 계획의 구현을 지원하는 데이터. 즉, 수집된 데이터에서 유용한 정보를 추출합니다.
데이터 마이닝은 CRM을 강력하게 지원하는 기술입니다. 즉, 각 고객에 대한 깊은 지식을 바탕으로 기업과 고객 간의 좋은 장기적 관계를 형성하는 방법과 전략입니다. 고객의 구매 행태 등의 데이터를 분석하여 상품을 분류하고, 특정 세그먼트의 구매율을 예측하고, 상품 및 고객과 관련된 데이터를 최대한 많이 발굴하는데 활용합니다. 데이터 마이닝은 마케팅에 없어서는 안될 필수 요소가 되었습니다.
기계 성능의 증가, 네트워크 확장, 개방형 데이터의 증가, 정보 수집 및 유지 비용의 감소로 인해 기업과 개인은 데이터 마이닝에 사용할 수 있는 다양한 유형과 품질의 대량 정보를 얻게 되었습니다. 따라서 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 탁월한 수단으로 데이터 마이닝도 많은 주목을 받고 있다.
데이터 마이닝에는 어떤 도구와 기술이 사용됩니까?
정보가 많다는 것은 정보를 최대한 활용하는 방법을 알고 있는 한 기업에 큰 이점입니다. 그러나 큰 보물을 손에 넣지 못하면 아무 소용이 없습니다. 회사에 도달하는 모든 정보에도 동일하게 적용됩니다. 사실 수집된 정보를 최대한 활용하려면 올바른 도구와 기술이 필요합니다. 최근에는 이를 위해 많은 소프트웨어가 개발되었습니다.
시장에는 다양한 유형의 데이터 마이닝 도구가 있습니다. 이 소프트웨어의 대부분은 Windows 및 Unix 버전에서 사용할 수 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 사실, 그들 중 많은 사람들이 데스크탑에서 데이터를 모니터링하고 추세를 강조 표시합니다. 데이터베이스 외부에 있는 정보를 캡처하는 경우도 있습니다. 아래에서 가장 인기 있는 도구를 살펴보겠습니다.
- 래피드 마이너
- 놓다
- 주황색
- 나임
- 딸랑이
- 타나그라
- XL 광부
사용된 기술은 도구와 다소 유사합니다. 종류도 다양하고 다 좋습니다. 따라서 추구하는 목적에 따라 다르며 회사마다 다를 수 있으므로 어느 것이 다른 것보다 낫다고 말하는 것은 다소 위험할 수 있습니다. 데이터 마이닝에 대해 이야기할 때 주요 기술이 무엇인지 아래에서 살펴보겠습니다.
- 분류 분석
- 연관 규칙 학습
- 이상 또는 이상값 감지
- 클러스터링 분석
- 회귀 분석
기업을 위한 데이터 마이닝의 이점은 무엇입니까?
회사가 데이터 마이닝을 구현하여 얻을 수 있는 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.
- 얻을 것으로 예상하지 못한 정보를 발견합니다. 그 작동 덕분에 얻은 다양한 데이터의 다양한 조합을 만들어 결과로 새로운 발견을 달성할 수 있습니다.
- 방대한 양의 데이터가 포함된 여러 데이터베이스를 빠르고 안정적으로 분석할 수 있습니다.
얻은 결과는 이해하기 쉽고 해석에 큰 기술적 지식이 필요하지 않습니다. - 수집 및 분석된 정보 덕분에 회사는 기존 고객을 분류하고 새로운 고객을 찾고 유치하고 유지할 수 있습니다.
- 이를 통해 기업은 사용자가 요구하는 제품이나 서비스를 제공함으로써 사용자의 요구를 충족시키려고 할 수 있습니다. 고객의 트렌드와 검색 패턴을 알면 회사가 사용자의 요구를 충족하는 데 필요한 제안을 더 잘 만들 수 있기 때문입니다.
- 획득한 모델은 통계 분석을 통해 검증할 수 있습니다. 덕분에 얻은 결과와 예측이 신뢰할 수 있음을 확인할 수 있습니다.
- 비용을 절감하고 새로운 비즈니스를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식을 바탕으로 회사는 시행착오 정책을 피하고 이는 중요한 비용 절감으로 이어집니다. 또한 사용자에게서 관찰되는 패턴에 따라 회사가 새로운 분야에 도전할 수 있습니다.
데이터 마이닝의 단계는 무엇입니까?
데이터 마이닝은 지난 수십 년 동안 독립적인 분야가 되었습니다. 그러나 최상의 성능을 얻으려면 체계적인 프로세스가 필요합니다. 이 프로세스는 데이터 마이닝에서 효율적이고 목표 지향적인 작업 방식을 달성하는 데 필수적입니다. 신뢰할 수 있고 재현 가능한 방식으로 지식 검색 프로세스를 수행하기 위해 CRISP-DM 표준이 지침으로 설정되었습니다. CRISP 모델은 데이터 마이닝에 필요한 6단계로 구성됩니다.
이 첫 번째 단계의 목표에서 비즈니스 이해가 정의되고 작업 정보가 교환됩니다. 또한 작업에 대한 적절한 절차가 결정됩니다. 두 번째 단계는 데이터 이해로, 이 단계에서는 데이터의 품질과 신뢰성을 확인합니다. 어떤 데이터를 사용할 수 있습니까? 어떤 특성이 조사되었습니까? 기타 데이터 준비는 세 번째입니다. 여기서 변수는 필요에 따라 코딩되거나 변환됩니다. 그리고 누락된 데이터에 대해 적절한 절차를 사용할 수 있습니다. 경험에 따르면 이 단계는 대부분의 시간이 걸립니다.
모델링은 다음 단계이며 질문에 답하기 위해 필요한 절차를 수행하는 단계입니다. 일반적으로 다른 매개변수를 변경하고 다른 모델을 생성해야 합니다. 평가 또는 평가는 CRISP-DM 예측 분석에서 생성된 모델을 비교하는 단계입니다. 이를 위해 모델 품질의 여러 매개 변수가 사용됩니다. 그리고 마지막으로 결과 제공 또는 배포, 획득한 결과를 최종적으로 요약, 처리 및 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 단계입니다.