데이터 마이닝
IT 위키
더 많은 작업
- Data Mining
- 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정
- 데이터 추출(Data Selection)
- → 데이터 정제(Cleaning)
- → 데이터 변형(Tansformation)
- → 분석(Analysis)
- → 해석(Interpretation)
- → 보고서 작성(Reporting)
데이터 마이닝 과제를 실제로 수행할 때는 다음 5단계를 순서대로 거친다. 위의 일반적 절차가 데이터 처리 흐름이라면, 이것은 과제 수행 순서다.
| 순서 | 단계 | 하는 일 |
|---|---|---|
| 1 | 목적 정의 | 무엇을 하려는지 정한다. 이해관계자가 모두 동의할 수 있는 목적이어야 하며, 이 단계부터 전문가가 참여해 어떤 데이터와 기법을 쓸지 정하는 것이 좋다 |
| 2 | 데이터 준비 | 고객 정보, 거래 정보, 웹 로그 같은 데이터를 수집하고 정제해 품질을 확보한다. 대용량이면 IT 부서와 사전 협의가 필요하다 |
| 3 | 데이터 가공 | 목적 변수를 정의하고, 쓸 기법에 맞게 데이터를 가공한다. 모델 학습에 쓸 수 있는 형태로 만드는 단계다 |
| 4 | 데이터 마이닝 기법 적용 | 목적에 맞는 기법을 골라 모델을 만든다 |
| 5 | 검증 | 결과가 목적에 맞는지 검증한다. 테스트 마케팅이나 과거 데이터로 효과를 확인하고, 보고서로 정리해 경영진에게 투자 대비 효과(ROI)를 보고한다 |