데이터 마이닝의 분류 및 예측: 모델을 구축하는 방법?

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 중요한 정보를 추출하는 방법입니다. 즉 방대한 데이터베이스에서 관련 데이터를 얻기 위해 추론하는 과정이다. 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 객체 지향 데이터베이스 및 구조화-비구조화 데이터베이스에서 데이터 마이닝을 사용할 수 있습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 비즈니스 관련 의사 결정을 위해 데이터를 식별 가능한 가치 있는 데이터로 정리, 변환 및 모델링하는 것입니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 필요한 정보를 도출하고 이를 기반으로 의사결정을 내리는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝 및 기타 데이터 관련 개념에 대한 전문 지식을 얻으려면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

데이터 마이닝으로 분류 및 예측 모델을 구축하는 방법은 무엇입니까?

데이터 분석 방법은 알고리즘을 활용하여 의미 있는 데이터 모델을 추출, 변환, 로드 및 생성하고 데이터를 실험합니다.

• 데이터 분석 방법의 첫 번째 수준은 데이터 분석 프로세스를 통해 복잡한 문제를 해결하는 것입니다.
• 방법의 두 번째 수준은 특정 도메인을 기반으로 적절한 데이터 세트를 선택하는 것입니다.
• 세 번째 수준에서는 특정 데이터 세트를 특정 형식으로 변환하고 분석 알고리즘에 적용할 수 있습니다.
• 네 번째 수준에서는 다양한 소스의 데이터를 분석을 위한 공통 형식으로 변환할 수 있습니다.
• 최종 수준은 데이터 마이닝 알고리즘에 의해 생성된 결과 및 시각화에 대한 평가입니다.

데이터 마이닝에서 분류 및 예측이란 무엇입니까?

분류 및 예측을 사용하여 데이터 클래스를 나타내는 모델을 추출하여 미래 데이터 추세를 예측합니다. 이 분석을 통해 대규모 데이터를 가장 잘 이해할 수 있습니다. 분류는 예측 모델을 사용하여 데이터의 범주 레이블을 예측합니다.

데이터 마이닝 기술

많은 중요한 데이터 마이닝 기술, 특히 분류, 연관, 클러스터링, 예측, 순차 모델 및 의사 결정 트리가 데이터 마이닝 프로젝트에서 개발 및 적용되었습니다.

읽기: 데이터 마이닝과 머신 러닝

기존 데이터 마이닝 도구

기존 데이터 마이닝 도구 및 기술은 엔터프라이즈 서버 및 로컬 하드 드라이브에 저장된 기존 데이터베이스와 함께 작동합니다.

• 사전 정의된 알고리즘으로 저장된 데이터와 데이터베이스 지정 프로그래밍 언어로 작성된 쿼리를 번역합니다.
• 예를 들어, 판매 수치 데이터베이스는 데이터베이스의 기본 제공 쿼리 및 테이블 시스템 액세스를 기반으로 월별 판매 동향을 쉽게 표시할 수 있습니다. 그러면 서버에 구축된 데이터 마이닝 도구가 이 엄청난 수를 분석하여 월간 판매에 영향을 미치는 기능을 분석할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 분류는 무엇입니까?

분류는 데이터 클래스와 개념을 정의하는 모델을 발견하는 것입니다. 아이디어는 이 모델을 사용하여 객체의 클래스를 예측하는 것입니다. 파생된 모델은 훈련 데이터 세트의 검사에 의존합니다.

파생된 모델은 다음 방법으로 정의할 수 있습니다.

1. 분류(IF-THEN) 규칙
2. 의사결정나무
3. 수학 공식
4. 신경망

기계 학습의 분류 알고리즘

분류 알고리즘은 기계 프로그램을 사용하는 지도 학습 방법으로, 입력 데이터에서 데이터를 읽고 이를 관찰에서 분류하는 학습에 구현합니다. 분류 문제의 실제 모델에는 음성 인식, 필기 식별, 생체 분류, 문서 분류 등이 있습니다.

기계 학습 알고리즘의 분류 알고리즘 예

• 로지스틱 회귀가 있는 선형 분류기
• 예측 분석
• 결정 및 부스트 트리
• 신경망

확인: 데이터 과학과 데이터 마이닝의 차이점

데이터 분류 수명 주기란 무엇입니까?

데이터 분류 수명 주기는 기업으로의 데이터 흐름을 제어하기 위한 우수한 구조를 생성합니다. 기업은 각 수준에서 데이터 보안 및 규정 준수를 고려해야 합니다. 데이터 분류의 도움으로 원본에서 삭제에 이르기까지 모든 단계에서 수행할 수 있습니다.

데이터 수명 주기에는 다음 6단계가 포함됩니다.

1. 출처 : 이메일, 엑셀, 워드, 구글 문서, 소셜미디어, 웹사이트 등 다양한 형식의 민감한 데이터를 생성합니다.
2. 역할 기반 관행: 역할 기반 보안 제한은 사내 보호 정책 및 계약 규칙을 기반으로 태그를 지정하여 모든 민감한 데이터에 적용됩니다.
3. 스토리지 : 여기에 액세스 제어 및 암호화를 포함하여 얻은 데이터가 있습니다.
4. 공유 : 데이터는 다양한 장치와 플랫폼에서 에이전트, 소비자 및 동료 간에 지속적으로 배포됨을 의미합니다.
5. 아카이브 : 여기에서 데이터는 결국 업계의 스토리지 시스템 내에 아카이브됩니다.
6. 출판 : 데이터의 출판을 통해 고객에게 다가갈 수 있습니다. 그런 다음 대시보드 형식으로 보고 다운로드할 수 있습니다.

읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

분류는 어떻게 작동합니까?

데이터 분류 시스템을 이해하고 구축하기 위해 여기에 세 가지 유형의 잠재 고객 기술이 있습니다.

• 수동 — 일반적인 데이터 분류에는 사람의 간섭과 구현이 필요합니다.
• 자동화 — 기술 기반 솔루션은 불필요한 시간 및 데이터 오류를 포함한 인간 개입의 위험을 배제하는 동시에 지속성을 유지합니다(모든 데이터의 24시간 분류).
• 하이브리드 — 사람의 간섭은 데이터 분류에 대한 컨텍스트를 제공하는 반면 도구는 효율성과 정책 시행을 촉진합니다.

데이터 분류 프로세스에는 다음 두 단계가 포함됩니다.

1. 분류기 개발
2. 분류를 위한 분류기 적용

분류기 개발

• 이 단계는 초기 단계 또는 훈련 단계입니다.
• 이 단계에서 분류 알고리즘은 분류기를 개발합니다.
• 데이터베이스 튜플과 연결된 클래스 레이블로 구성된 훈련 세트에서 분류기를 개발합니다.
• 훈련 세트를 집계하는 각 튜플을 범주 또는 클래스와 연결합니다. 이 튜플을 샘플 객체나 데이터 포인트에 적용할 수도 있습니다.

분류를 위한 분류기 적용

• 감정 분석
• 문서 분류
• 이미지 분류
• 기계 학습 분류

감정 분석

감정 분석은 소셜 미디어 모니터링에 매우 유용합니다. 소셜 미디어 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 맞춤법이 틀린 단어를 읽고 분석하는 감정 분석 모델을 구축할 수 있습니다. 정확하게 훈련된 모델은 일관되게 정확한 결과를 제공하고 짧은 시간 내에 결과를 제공합니다.

문서 분류

문서 분류를 사용하여 콘텐츠에 따라 문서를 섹션으로 구성할 수 있습니다. 그리고 기계 학습 분류 알고리즘의 도움으로 자동으로 실행할 수 있습니다.

문서 분류는 텍스트 분류를 나타냅니다. 여기에서 전체 문서의 단어를 분류할 수 있습니다. 여기에서 관련 검색 주제에 대한 온라인 검색 기록을 위한 검색 엔진의 가장 좋은 예를 볼 수 있습니다.

이미지 분류

이미지 분류는 이미지에 대한 훈련된 범주에 사용됩니다. 이미지의 캡션, 통계 값, 테마가 될 수 있습니다. 지도 학습 알고리즘을 적용하면 이미지에 태그를 지정하여 관련 범주에 대해 모델을 훈련할 수 있습니다.

기계 학습 분류

통계적으로 입증 가능한 알고리즘 규칙을 사용하여 인간이 수행하는 데 수백 시간이 더 걸리는 분석 작업을 실행합니다.

데이터 분류 프로세스

데이터 분류를 5단계로 나눌 수 있습니다.

• 데이터 분류 목표, 정책, 워크플로, 데이터 분류 설계를 구축합니다.
• 저장하는 민감한 데이터를 분류하십시오.
• 데이터에 태그를 지정하여 레이블을 사용합니다.
• 효과를 사용하여 보안과 순응도를 높입니다.
• 데이터는 동적이며 분류는 연속적인 프로세스입니다.

결론

이 기사 가 데이터 마이닝 의 분류 및 예측 을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 이 기사에서는 데이터 마이닝 개념에 대한 모든 기본 세부 정보를 설명했습니다.

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