오늘날 데이터 중심 사회에서 기업들은 매초 엄청난 양의 정보를 생성합니다. 하지만 단순히 원시 데이터만으로는 인사이트를 도출할 수 없습니다. 바로 이 지점에서 데이터 마이닝이 중요해집니다. 적절한 기법을 활용하면 분석가는 흩어진 데이터를 실행 가능한 지식으로 바꿀 수 있습니다. 이 블로그에서는 초보자든 베테랑 전문가든 모든 분석가가 갖춰야 할 7가지 핵심 데이터 마이닝 기법을 소개합니다.
1. 분류
분류는 가장 널리 사용되는 데이터 마이닝 기법 중 하나입니다. 이는 데이터를 미리 정의된 범주 또는 클래스로 분류하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 이메일을 "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 분류하거나 고객을 "고가치" 또는 "저가치"로 분류하는 것 등이 있습니다. 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신과 같은 머신 러닝 알고리즘이 이러한 분류에 일반적으로 사용됩니다.
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2. 클러스터링
분류와 달리 클러스터링은 미리 정의된 레이블에 의존하지 않습니다. 대신 유사성을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 고객 세분화가 좋은 예입니다. 고객 행동 패턴을 찾아 유사한 고객들을 그룹으로 묶어 타겟 마케팅을 진행하는 데 클러스터링은 필수적인 기법입니다.
3. 연관 규칙 학습
이 기법은 대규모 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 발견하는 데 중점을 둡니다. 대표적인 예로는 장바구니 분석이 있습니다. 고객이 빵을 구매하면 버터도 구매할 가능성이 높다는 것입니다. Apriori 알고리즘과 같은 도구는 분석가들이 제품 배치 및 교차 판매 전략을 수립하는 데 도움이 되는 이러한 "만약 ~라면 ~일 것이다"라는 규칙을 찾는 데 유용합니다.
4. 회귀 분석
회귀 분석은 입력 변수를 기반으로 연속적인 결과값을 예측하는 데 도움이 됩니다. 과거 추세를 바탕으로 판매량을 예측하는 것과 같은 예측 작업에 흔히 사용됩니다. 7대 데이터 마이닝 기법 중 회귀 분석은 특히 수치 데이터를 다룰 때 매우 유용합니다.
5. 이상 탐지
이상치 탐지라고도 하는 이 기법은 패턴에 맞지 않는 비정상적인 데이터 포인트를 찾아내는 데 사용됩니다. 금융 분야에서는 사기 적발에, 제조업에서는 장비 고장 식별에 유용합니다. 이상 징후를 조기에 발견하면 향후 발생할 수 있는 심각한 문제를 예방할 수 있습니다.
6. 순차적 패턴 마이닝
이 방법은 데이터에서 반복되는 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트는 특정 제품 페이지를 본 고객이 보통 3일 이내에 구매한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 프로모션이나 알림 시기를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 7대 데이터 마이닝 기법 중에서도 이 방법은 행동 추적에 가장 많이 사용되는 기법입니다.
7. 텍스트 마이닝
마지막으로, 텍스트 마이닝은 고객 리뷰, 소셜 미디어 댓글, 이메일과 같은 비정형 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데 중점을 둡니다. 사용자 생성 콘텐츠가 증가함에 따라 이 기술은 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
마지막으로
데이터 마이닝의 핵심 기법 7가지를 익히면 데이터를 해석하고 활용하는 능력을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 캠페인 최적화, 매출 예측, 고객 트렌드 파악 등 어떤 분야에서든 이러한 기법들은 데이터 기반 성공의 토대가 됩니다. 데이터가 끊임없이 증가하는 시대에 데이터를 효과적으로 마이닝하는 방법을 아는 것은 선택 사항이 아니라 필수 요소입니다.
이러한 기법들을 실제로 적용해 볼 준비가 되셨나요? 작은 규모로 시작하고, 실제 데이터셋으로 실험해 보고, 그 효과를 직접 확인해 보세요.
