오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직은 매 초마다 엄청난 양의 정보를 생성합니다. 그러나 원시 데이터만으로는 통찰력을 주도하지 않습니다. 데이터 마이닝이 시작되는 곳입니다. 올바른 기술을 사용하여 분석가는 산란 된 데이터를 실행 가능한 지식으로 전환 할 수 있습니다. 이 블로그에서는 초보자이든 노련한 프로이든 모든 분석가는 툴킷에 있어야하는 상위 7 가지 데이터 마이닝 기술을 안내합니다.
1. 분류
분류는 가장 널리 사용되는 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 사전 정의 된 범주 또는 클래스로 데이터를 정렬하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 이메일을 "스팸"또는 "스팸이 아님"또는 고객으로 분류하거나 "고 부가가치"또는 "저가성"으로 분류합니다. 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 기계와 같은 기계 학습 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다.
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2. 클러스터링
분류와 달리 클러스터링은 사전 정의 된 레이블에 의존하지 않습니다. 대신, IT는 유사성을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 좋은 예는 고객 세분화 - 고객 행동 중 패턴을 찾기 위해 대상 마케팅을 위해 유사한 클러스터로 그룹화하는 것입니다. 클러스터링은 숨겨진 패턴을 발견하기위한 필수 기술입니다.
3. 협회 규칙 학습
이 기술은 대규모 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 발견하는 것입니다. 전형적인 예는 시장 바구니 분석입니다. 고객이 빵을 구입하면 버터도 구입할 가능성이 높습니다. Apriori 알고리즘과 같은 도구는 분석가가 제품 배치 및 교차 판매 전략을 유도 할 수있는 이러한 "if-then"규칙을 찾는 데 도움이됩니다.
4. 회귀 분석
회귀는 입력 변수를 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 데 도움이됩니다. 과거 트렌드를 기반으로 판매 수치를 예측하는 것과 같이 일반적으로 예측에 사용됩니다. 상위 7 개 데이터 마이닝 기술 중에서, 숫자 데이터로 작업 할 때 회귀는 특히 가치가 있습니다.
5. 이상 탐지
이상치 감지라고도하는이 기술은 패턴에 맞지 않는 비정상적인 데이터 포인트를 발견하는 데 사용됩니다. 금융에서는 사기를 감지하는 데 유용합니다. 제조업에서 장비 고장 식별. 이상을 일찍 잡는 것은 주요 문제를 예방할 수 있습니다.
6. 순차 패턴 채굴
이 방법은 데이터에서 되풀이되는 시퀀스를 식별합니다. 예를 들어, 전자 상거래 사이트는 제품 페이지를 보는 고객이 일반적으로 3 일 이내에 구매를하게된다는 것을 발견 할 수 있습니다. 이 통찰력은 타이밍 프로모션 또는 알림에 도움이 될 수 있습니다. 상위 7 개 데이터 마이닝 기술 중에서이 기술은 행동 추적을위한 이동입니다.
7. 텍스트 마이닝
마지막으로, 텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 중점을 둡니다. 고객 리뷰, 소셜 미디어 의견 또는 이메일을 생각하십시오. 사용자 생성 컨텐츠가 증가함에 따라이 기술은 그 어느 때보 다 관련성이 높습니다.
최종 생각
상위 7 개 데이터 마이닝 기술을 마스터하면 데이터를 해석하고 사용하는 방법을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 캠페인을 최적화하거나 판매 예측 또는 고객 트렌드를 식별하든 이러한 방법은 데이터 중심의 성공의 기초를 제공합니다. 데이터가 계속 증가함에 따라 효과적으로 채굴하는 방법을 아는 것은 단순히 좋은 것이 아니라 필수입니다.
이 기술을 작동시킬 준비가 되셨습니까? 작게 시작하고 실제 데이터 세트를 실험하고 차이를 확인하십시오.
