데이터 마이닝 아키텍처: 구성 요소, 유형 및 기술

소개

데이터 마이닝은 잠재적으로 매우 유용할 수 있는 이전에 알려지지 않은 정보를 매우 방대한 데이터 세트에서 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝 아키텍처 또는 데이터 마이닝 기술의 아키텍처는 데이터 마이닝 의 전체 프로세스를 구성하는 다양한 구성 요소에 불과합니다. 데이터 마이닝에 대한 전문 지식을 얻고 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 데이터 과학을 배우십시오.

데이터 마이닝 아키텍처 구성 요소

전체 데이터 마이닝 아키텍처를 구성하는 구성 요소를 살펴보겠습니다.

1. 데이터 출처

데이터를 작업할 장소를 데이터 소스 또는 데이터 소스라고 합니다. 많은 문서가 제시되어 있으며 WWW(World Wide Web) 전체가 빅 데이터 웨어하우스라고 주장할 수도 있습니다. 데이터는 어디에나 있을 수 있으며 일부는 텍스트 파일, 표준 스프레드시트 문서 또는 인터넷과 같은 기타 실행 가능한 소스에 있을 수 있습니다.

2. 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 서버

서버는 처리할 준비가 된 모든 데이터를 보유하는 장소입니다. 데이터 가져오기는 사용자의 요청에 따라 작동하므로 실제 데이터 세트는 매우 개인적일 수 있습니다.

3. 데이터 마이닝 엔진

데이터 마이닝 분야는 틀림없이 가장 중요한 구성 요소인 데이터 마이닝 엔진이 없으면 불완전합니다. 일반적으로 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 많은 모듈이 포함되어 있습니다. 수행할 수 있는 작업은 연관, 특성화, 예측, 클러스터링, 분류 등이 될 수 있습니다.

4. 패턴 평가 모듈

이 아키텍처 모듈은 주로 고안된 패턴이 실제로 얼마나 흥미로운지를 측정하는 데 사용됩니다. 평가 목적으로 일반적으로 임계값이 사용됩니다. 여기서 주목해야 할 또 다른 중요한 점은 이 모듈이 흥미로운 패턴을 찾는 것이 주요 목표인 데이터 마이닝 엔진과 상호 작용하는 직접적인 링크가 있다는 것입니다.

5. GUI 또는 그래픽 사용자 인터페이스

이름에서 알 수 있듯이 아키텍처의 이 모듈은 사용자와 상호 작용하는 것입니다. GUI는 사용자와 데이터 마이닝 시스템 사이에 꼭 필요한 연결 고리 역할을 합니다. GUI의 주요 작업은 데이터 마이닝의 전체 프로세스와 관련된 복잡성을 숨기고 사용자가 이해하기 쉬운 방식으로 쿼리에 대한 답변을 얻을 수 있도록 사용하고 이해하기 쉬운 모듈을 제공하는 것입니다.

6. 지식 기반

모든 지식의 기초는 모든 데이터 마이닝 아키텍처에 필수적입니다. 지식 기반은 일반적으로 결과 패턴에 대한 안내 표지로 사용됩니다. 또한 사용자가 경험한 데이터를 포함할 수도 있습니다. 데이터 마이닝 엔진은 종종 지식 기반과 상호 작용하여 최종 결과의 신뢰성과 정확성을 모두 높입니다. 패턴 평가 모듈에도 지식 기반에 대한 링크가 있습니다. 다양한 입력과 업데이트를 얻기 위해 정기적으로 지식 기반과 상호 작용합니다.

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데이터 마이닝 아키텍처 유형

아래에 나열된 네 가지 유형의 아키텍처가 있습니다.

1. 무결합 데이터 마이닝

비결합 아키텍처는 일반적으로 데이터베이스의 기능을 사용하지 않습니다. 노커플링이 일반적으로 하는 것은 하나 또는 하나의 특정 데이터 소스에서 필요한 데이터를 검색하는 것입니다. 그게 다야; 이러한 유형의 아키텍처는 문제의 데이터베이스에서 어떠한 이점도 취하지 않습니다. 이 특정 문제로 인해 결합 없음은 일반적으로 데이터 마이닝 시스템에 대한 아키텍처 선택이 좋지 않은 것으로 간주됩니다. 그래도 데이터 마이닝과 관련된 기본 프로세스에 자주 사용됩니다.

2. 느슨한 결합 데이터 마이닝

느슨한 결합 데이터 마이닝 프로세스는 데이터베이스를 사용하여 데이터 검색 입찰을 수행합니다. 데이터를 찾고 가져온 후 데이터를 이러한 데이터베이스에 저장합니다. 이러한 유형의 아키텍처는 높은 확장성과 고성능이 필요하지 않은 메모리 기반 데이터 마이닝 시스템에 자주 사용됩니다.

3. 세미 타이트 커플링 데이터 마이닝

Semi-Tight 아키텍처는 데이터 웨어하우스의 다양한 기능을 사용합니다. 데이터 웨어하우스 시스템의 이러한 기능은 일반적으로 데이터 마이닝과 관련된 일부 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 인덱싱, 정렬 및 집계와 같은 작업은 일반적으로 수행되는 작업입니다.

4. 긴밀한 결합 데이터 마이닝

긴밀한 결합 아키텍처는 데이터 웨어하우스를 처리한다는 점에서 나머지 아키텍처와 다릅니다. 긴밀한 결합은 데이터 웨어하우스를 정보를 검색하는 구성 요소로 취급합니다. 또한 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에서 찾을 수 있는 모든 기능을 사용하여 다양한 데이터 마이닝 작업을 수행합니다. 이러한 유형의 아키텍처는 일반적으로 확장성, 통합 정보 및 고성능으로 알려져 있습니다. 이 아키텍처에는 다음과 같은 세 가지 계층이 있습니다.

5. 데이터 레이어

데이터 계층은 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 시스템으로 정의할 수 있습니다. 데이터 마이닝의 결과는 일반적으로 이 데이터 계층에 저장됩니다. 이 데이터 레이어에 저장된 데이터는 보고서 또는 다른 종류의 시각화와 같은 다양한 형식으로 최종 사용자에게 데이터를 제공하는 데 추가로 사용될 수 있습니다.

6. 데이터 마이닝 애플리케이션 계층

데이터 마이닝 응용 프로그램 계층의 작업은 주어진 데이터베이스에서 데이터를 찾고 가져오는 것입니다. 일반적으로 최종 사용자가 원하는 형식으로 데이터를 가져오려면 여기에서 일부 데이터 변환을 수행해야 합니다.

7. 프런트 엔드 레이어

이 계층은 GUI와 거의 동일한 작업을 수행합니다. 프런트 엔드 레이어는 사용자와 직관적이고 친숙한 상호 작용을 제공합니다. 데이터 마이닝의 결과는 일반적으로 이 프런트 엔드 레이어를 사용하여 사용자에게 어떤 형태로 또는 다른 형태로 시각화됩니다.

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데이터 마이닝 기술

사용자가 사용할 수 있는 몇 가지 데이터 마이닝 기술이 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 의사결정 트리

결정 트리는 이 특정 알고리즘의 복잡성이나 부족으로 인해 데이터 마이닝을 위한 가장 일반적인 기술입니다. 트리의 루트는 조건입니다. 그런 다음 각 답변은 특정 방식으로 우리를 인도함으로써 이 조건을 토대로 구축되며, 이는 결국 최종 결정에 도달하는 데 도움이 됩니다.

2. 순차적 패턴

순차 패턴은 일반적으로 정기적으로 발생하는 이벤트 또는 모든 트랜잭션 데이터에서 찾을 수 있는 추세를 발견하는 데 사용됩니다.

3. 클러스터링

클러스터링은 객체의 형태에 따라 다른 클래스를 자동으로 정의하는 기술입니다. 이렇게 형성된 클래스는 그 안에 다른 유사한 종류의 객체를 배치하는 데 사용됩니다.

4. 예측

이 기술은 일반적으로 아직 발생하지 않은 결과를 정확하게 결정해야 할 때 사용됩니다. 이러한 예측은 독립 엔터티와 종속 엔터티 간의 관계를 정확하게 설정하여 이루어집니다.

5. 분류

이 기술은 이름이 같은 유사한 기계 학습 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 분류 기법은 선형 계획법, 의사 결정 트리, 신경망 등과 같은 수학적 기법을 사용하여 문제의 각 항목을 미리 정의된 그룹으로 분류하는 데 사용됩니다.

결론

기술 분야의 비약과 한계로 인해 처리 능력과 능력이 크게 향상되었습니다. 이러한 기술의 발전으로 우리는 전통적으로 지루하고 시간이 많이 소요되는 데이터 처리 방식을 훨씬 뛰어넘어 더 복잡한 데이터 세트를 확보하여 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 이것은 데이터 마이닝 분야를 탄생시켰습니다. 데이터 마이닝은 우리가 알고 있는 세상을 변화시킬 잠재력이 있는 새로운 다가오는 분야입니다.

데이터 마이닝 아키텍처 또는 데이터 마이닝 시스템의 아키텍처는 데이터 마이닝이 수행되는 방식입니다. 따라서 건축에 대한 지식을 갖는 것은 그 분야 자체에 대한 지식을 갖는 것보다 더 중요하지 않더라도 동등하게 중요합니다.

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