빅데이터 분석 - 정형 데이터마이닝
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작성일 19-09-23 06:39
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빅데이터 분석 - 정형 데이터마이닝
설명
빅데이터 분석 - 정형 데이터마이닝
순서
4과목. 빅데이터 analysis(분석)
4-4. 정형 데이터마이닝
1. 데이터마이닝
- 대용량의 데이터로부터 자동 또는 반자동적인 방법으로 의미 있는 패턴, 규칙, 관계를 찾아내는 것
- 많은 데이터베이스로부터 지금까지 잘 알려지지 않고 유용하며 활용이 가능한 정보를 추출하는 과정
- 사용자의 경험이나 편견을 배제하고 전적으로 데이터를 기반으로 지식과 패턴을 추출 하기 때문에 영역 전문가가 간과해 버릴 수도 있는 지식과 패턴을 찾아낼 수 있따
2. 데이터마이닝 기법
- 정형 데이터마이닝 기법 : 연관관계analysis(분석) 기법, 의사결정나무 기법, 인공신경망 기법, 사 례기반추론, 군집analysis(분석) 기법
- 비정형 데이터마이닝 기법 : 웹문서, 소셜 데이터를 주로 analysis(분석) 하는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 analysis(분석)
- 데이터 시각화 기법 : 단순 시각화 기법이 아닌 마이닝 기법별 적합한 시각화 기능이 마이닝에 포함되어 있따 예를 들어 의사결정나무 기법에서는 시각화를 규칙에 대해 나 무의 가지처럼 수직적인 구조로 로직을 표현해 준다.
5. 연관관계analysis(분석) 의 특징
: 대량의 데이터로부터 품목 간에 어떠한 관계가 있는지 목적…(skip)
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레포트/기타
다.
3. 데이터 마이닝 analysis(분석) 도구/program
- analysis(분석) 도구 : R, SAS사의 Enterprise Miner, SPSS사의 Clementine, Weka,
Rapid Miner, Python, SAP Infinity Insight 등
- 시각화 도구 : 마이닝 도구 자체 기능, Google Chart API, Flot, D3, Processing 등
4. 연관관계analysis(분석)
: 상품 혹은 서비스 간의 관계를 살펴보고 이로부터 유용한 규칙을 찾아내고자 할 때 이 용될 수 있는 기법이다. 동시 구매될 가능성이 큰 상품들을 찾아내는 기법으로 대형 마 트의 장바구니 analysis(분석) 을 통해 제품 진열의 효율화 등의 문제에 많이 적용되어 왔다.
