데이터 마이닝 기술: 데이터 유형, 방법, 응용 프로그램

오늘날 기업들은 매우 놀라운 속도로 데이터를 수집하고 있습니다. 이 방대한 데이터 스트림의 소스는 다양합니다. 신용 카드 거래, 공개적으로 사용 가능한 고객 데이터, 은행 및 금융 기관의 데이터, 사용자가 랩톱, 휴대폰, 태블릿 및 데스크톱에서 애플리케이션을 사용하고 다운로드하기 위해 제공해야 하는 데이터에서 비롯될 수 있습니다.

이렇게 방대한 양의 데이터를 저장하는 것은 쉽지 않습니다. 따라서 이를 위해 많은 관계형 데이터베이스 서버가 지속적으로 구축되고 있습니다. 온라인 트랜잭션 프로토콜 또는 OLTP 시스템도 개발되어 이를 모두 다른 데이터베이스 서버에 저장합니다. OLTP 시스템은 비즈니스가 원활하게 작동하도록 돕는 데 중요한 역할을 합니다.

가장 작은 트랜잭션에서 나온 데이터를 데이터베이스에 저장하는 역할을 하는 것은 이러한 시스템입니다. 따라서 판매, 구매, 인적 자본 관리 및 기타 거래와 관련된 데이터는 OLTP 시스템에 의해 데이터베이스 서버에 저장됩니다.

이제 최고 경영진은 의사 결정의 기반이 되는 데이터에 기반한 사실에 액세스해야 합니다. 이것은 온라인 분석 처리 또는 OLAP 시스템이 그림을 입력하는 곳입니다. 데이터 웨어하우스 및 기타 OLAP 시스템은 이러한 최고 경영진의 필요성 때문에 점점 더 많이 구축됩니다. 더 나은 수익성 있는 결정을 내리기 위해서는 데이터뿐만 아니라 데이터와 관련된 분석도 필요합니다. OLTP 및 OLAP 시스템은 함께 작동합니다.

OLTP 시스템은 우리가 매일 생성하는 모든 방대한 양의 데이터를 저장합니다. 그런 다음 이 데이터는 데이터 기반 분석을 구축하기 위해 OLAP 시스템으로 전송됩니다. 아직 모른다면 데이터가 회사 성장에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알려드립니다. 이는 회사를 다음 단계의 성장으로 이끌 수 있는 지식 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 검사는 피상적으로 일어나서는 안 됩니다.

목적에 부합하지 않습니다. 우리는 데이터를 분석하여 비즈니스 성공을 위한 올바른 요구를 하는 데 도움이 될 지식을 풍부하게 해야 합니다. 오늘날 우리가 범람하고 있는 모든 데이터는 우리가 그로부터 아무것도 배우지 않는다면 아무 소용이 없습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터는 너무 커서 처리하고 이해하는 것이 인간적으로 불가능합니다. 데이터 마이닝 또는 지식 발견은 이 문제를 해결하는 데 필요한 것입니다. 실제 세계에서 데이터 마이닝의 다른 응용 프로그램에 대해 알아보십시오.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 추세, 패턴 및 유용한 데이터를 식별하기 위해 주어진 데이터 세트에서 정보를 추출하는 데 도움이 되는 프로세스입니다. 데이터 마이닝을 사용하는 목적은 방대한 데이터 세트에서 데이터 기반 결정을 내리는 것입니다.

데이터 마이닝은 특정 문제 그룹과 함께 작동하도록 설계된 복잡한 알고리즘을 사용하는 통계 과학의 한 분야인 예측 분석과 함께 작동합니다. 예측 분석은 먼저 데이터 마이닝이 예측 및 예측을 위해 일반화하는 방대한 양의 데이터에서 패턴을 식별합니다. 데이터 마이닝은 특정 도메인에 속하는 일련의 문제에 대한 데이터 세트의 패턴을 인식하는 고유한 목적을 제공합니다.

특정 문제에 대한 모델을 훈련시키는 정교한 알고리즘을 사용하여 이를 수행합니다. 다루고 있는 문제의 영역을 알면 머신 러닝을 사용하여 데이터 세트의 패턴을 식별할 수 있는 시스템을 모델링할 수도 있습니다. 기계 학습을 작동시키면 문제 해결 시스템이 전체적으로 자동화되고 마주치는 모든 문제를 해결하기 위해 특별한 프로그래밍을 할 필요가 없습니다.

또한 데이터 마이닝은 특정 관점에 속하는 데이터의 조사 패턴 기술로 정의할 수 있습니다. 이는 해당 데이터를 유용한 정보로 분류하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이 유용한 정보가 축적되고 조합되어 데이터 웨어하우스와 같은 데이터베이스 서버에 저장되거나 데이터 마이닝 알고리즘 및 분석에 사용되어 의사 결정에 도움이 됩니다. 또한 수익 창출 및 비용 절감을 위해 다른 용도로 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 단순한 분석 기술로는 찾을 수 없는 패턴과 추세를 찾기 위해 대규모 데이터 집합을 검색하는 프로세스입니다. 복잡한 수학적 알고리즘을 사용하여 데이터를 연구한 다음 결과를 기반으로 미래에 일어날 사건의 가능성을 평가합니다. 데이터의 지식 발견 또는 KDD라고도 합니다.

데이터 마이닝은 비즈니스 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 많은 양의 데이터에서 특정 정보를 추출하기 위해 기업에서 사용합니다. 원시 데이터를 더 나은 결정을 통해 비즈니스 성장에 도움이 되는 정보로 변환하는 기능이 있습니다. 데이터 마이닝에는 그림 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 소셜 미디어 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝을 비롯한 여러 유형이 있습니다.

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데이터 마이닝 프로세스

실제 데이터 마이닝 이 발생하기 전에 데이터 마이닝 구현 과 관련된 몇 가지 프로세스가 있습니다 . 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 비즈니스 조사 – 시작하기 전에 기업의 목표, 사용 가능한 리소스 및 요구 사항에 맞는 현재 시나리오를 완전히 이해해야 합니다. 이렇게 하면 조직의 목표에 효과적으로 도달 하는 상세한 데이터 마이닝 계획 을 세우는 데 도움이 됩니다.

2단계: 데이터 품질 검사 – 데이터가 다양한 소스에서 수집됨에 따라 데이터 통합 ​​프로세스에 병목 현상이 없는지 확인하고 일치시켜야 합니다. 품질 보증은 누락된 데이터 보간과 같은 데이터의 기본 이상을 찾아내고 마이닝을 거치기 전에 데이터를 최상의 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

3단계: 데이터 정리 – 시간의 90%는 마이닝 전에 데이터를 선택, 정리, 형식 지정 및 익명화하는 데 소요되는 것으로 믿어집니다.

4단계: 데이터 변환 – 5개의 하위 단계로 구성된 여기에서 관련된 프로세스는 데이터를 최종 데이터 세트로 준비합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 평활화: 여기에서 데이터에서 노이즈가 제거됩니다.
• 데이터 요약: 이 프로세스에서 데이터 집합의 집계가 적용됩니다.
• 데이터 일반화: 여기에서 데이터는 낮은 수준의 데이터를 높은 수준의 개념화로 대체하여 일반화됩니다.
• 데이터 정규화: 여기에서 데이터는 설정된 범위로 정의됩니다.
• 데이터 속성 구성: 데이터 세트는 데이터 마이닝 전에 속성 세트에 있어야 합니다 .

5단계: 데이터 모델링: 데이터 패턴을 더 잘 식별하기 위해 여러 조건에 따라 여러 수학적 모델이 데이터세트에 구현됩니다. 데이터 마이닝의 힘을 이해하고 활용하기 위해 데이터 과학을 배우십시오.

마이닝 가능한 데이터 유형

1. 데이터베이스에 저장된 데이터

데이터베이스는 데이터베이스 관리 시스템 또는 DBMS라고도 합니다. 모든 DBMS는 서로 관련이 있는 데이터를 저장합니다. 또한 데이터를 관리하고 데이터에 쉽게 액세스하는 데 사용되는 소프트웨어 프로그램 세트가 있습니다. 이러한 소프트웨어 프로그램은 데이터베이스 구조 정의, 저장된 정보의 보안 및 일관성 유지, 공유, 분산 및 동시와 같은 다양한 유형의 데이터 액세스 관리를 포함하여 많은 목적을 수행합니다.

관계형 데이터베이스에는 다른 이름, 속성을 가진 테이블이 있으며 큰 데이터 세트의 행이나 레코드를 저장할 수 있습니다. 테이블에 저장된 모든 레코드에는 고유 키가 있습니다. 엔티티 관계 모델은 엔티티와 엔티티 사이에 존재하는 관계를 특징으로 하는 관계형 데이터베이스의 표현을 제공하기 위해 생성됩니다.

2. 데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 데이터를 수집한 다음 이를 통합 계획의 형태로 저장하는 단일 데이터 저장 위치입니다. 데이터가 데이터 웨어하우스에 저장되면 정리, 통합, 로드 및 새로 고침이 수행됩니다. 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 여러 부분으로 구성됩니다. 6개월 또는 12개월 전에 저장된 데이터에 대한 정보를 원하는 경우 요약 형식으로 제공됩니다.

3. 거래 데이터

트랜잭션 데이터베이스는 트랜잭션으로 캡처된 레코드를 저장합니다. 이러한 거래에는 항공편 예약, 고객 구매, 웹사이트 클릭 등이 포함됩니다. 모든 거래 기록에는 고유한 ID가 있습니다. 또한 거래를 만든 모든 항목을 나열합니다.

4. 기타 데이터 유형

우리는 구조, 의미론적 의미 및 다용도로 알려진 다른 유형의 데이터도 많이 가지고 있습니다. 그들은 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다. 데이터 스트림, 엔지니어링 설계 데이터, 시퀀스 데이터, 그래프 데이터, 공간 데이터, 멀티미디어 데이터 등의 데이터 유형이 있습니다.

데이터 마이닝 기술

1. 협회

다른 모든 것 중에서 가장 많이 사용되는 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 이 기술에서는 트랜잭션과 해당 항목 간의 관계를 사용하여 패턴을 식별합니다. 이것이 이 기술을 관계 기술이라고도 하는 이유입니다. 고객이 정기적으로 함께 구매하는 모든 제품을 찾기 위해 수행되는 장바구니 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

이 기술은 다양한 고객의 구매 습관을 연구하는 데 사용할 수 있는 소매업체에 매우 유용합니다. 소매업체는 과거의 판매 데이터를 조사한 다음 고객이 함께 구매하는 제품을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 소매점에서 해당 제품을 서로 가깝게 배치하여 고객이 시간을 절약하고 매출을 높일 수 있도록 합니다.

2. 클러스터링

이 기술은 동일한 특성을 공유하는 의미 있는 개체 클러스터를 만듭니다. 사람들은 종종 이것을 분류와 혼동하지만 이 두 기술이 어떻게 작동하는지 제대로 이해한다면 문제가 없을 것입니다. 개체를 미리 정의된 클래스에 넣는 분류와 달리 클러스터링은 개체를 정의된 클래스에 넣습니다.

예를 들어 보겠습니다. 도서관은 다양한 주제에 관한 책으로 가득 차 있습니다. 이제 과제는 독자가 특정 주제에 대한 책을 찾는 데 문제가 없는 방식으로 해당 책을 구성하는 것입니다. 클러스터링을 사용하여 유사한 책을 한 선반에 보관한 다음 해당 선반에 의미 있는 이름을 지정할 수 있습니다. 특정 주제에 대한 책을 찾는 독자는 해당 서가로 바로 이동할 수 있습니다. 그들은 책을 찾기 위해 도서관 전체를 돌아다닐 필요가 없습니다.

3. 분류

이 기술은 기계 학습에서 그 기원을 찾습니다. 데이터 세트의 항목 또는 변수를 미리 정의된 그룹 또는 클래스로 분류합니다. 다른 기술 중에서도 데이터 마이닝에서 선형 프로그래밍, 통계, 의사 결정 트리 및 인공 신경망을 사용합니다. 분류는 데이터 세트의 항목을 다른 클래스로 분류할 수 있는 방식으로 모델링할 수 있는 소프트웨어를 개발하는 데 사용됩니다.

예를 들어 인터뷰에 참석한 모든 후보자를 두 그룹으로 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 첫 번째 그룹은 선택된 후보자 목록이고 두 번째 그룹은 거부된 후보자 목록입니다. 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하여 이 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

4. 예측

이 기법은 독립변수 단독뿐만 아니라 독립변수와 종속변수 사이에 존재하는 관계를 예측합니다. 판매에 따라 미래 이익을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이익과 매출이 각각 종속변수와 독립변수라고 가정합시다. 이제 과거 판매 데이터가 말하는 것을 기반으로 회귀 곡선을 사용하여 미래에 대한 이익 예측을 할 수 있습니다.

5. 순차적 패턴

이 기술은 트랜잭션 데이터를 사용한 다음 일정 기간 동안 유사한 추세, 패턴 및 이벤트를 식별하는 것을 목표로 합니다. 과거 판매 데이터는 구매자가 연중 다른 시기에 함께 구매한 품목을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 기업은 과거 데이터가 제안하지 않는 시점에 고객에게 해당 제품을 구매하도록 권장함으로써 이 정보를 이해할 수 있습니다. 기업은 수익성 있는 거래 및 할인을 사용하여 이 권장 사항을 추진할 수 있습니다.

데이터 마이닝 애플리케이션

다음은 가장 유용한 데이터 마이닝 응용 프로그램에 대해 자세히 알려줍니다.

1. 헬스케어

데이터 마이닝은 의료 시스템을 완전히 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 및 분석을 기반으로 모범 사례를 식별하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 의료 시설에서 비용을 절감하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 머신 러닝, 통계, 데이터 시각화 및 기타 기술과 함께 데이터 마이닝을 사용하여 차이를 만들 수 있습니다. 다양한 범주의 환자를 예측할 때 유용할 수 있습니다. 이를 통해 환자가 원하는 시간과 장소에서 집중 치료를 받을 수 있습니다. 데이터 마이닝은 또한 의료 보험사가 사기 행위를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 교육

교육에서 데이터 마이닝을 사용하는 것은 아직 초기 단계에 있습니다. 교육 환경에서 나오는 데이터를 지식 탐색에 활용할 수 있는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술이 제공할 것으로 기대되는 목적에는 교육 지원이 학생들에게 미치는 영향 연구, 학생들의 미래 지향적인 요구 지원, 학습 과학 홍보 등이 포함됩니다. 교육 기관은 이러한 기술을 사용하여 학생들이 시험에서 어떻게 할 것인지 예측할 뿐만 아니라 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 이러한 기관은 교육 방식에 더 집중할 수 있습니다.

3. 장바구니 분석

가설을 기초로 하는 모델링 기법입니다. 가설은 특정 제품을 구매하면 일반적으로 구매하는 해당 그룹에 속하지 않는 제품도 구매할 가능성이 높다는 것입니다. 소매업체는 이 기술을 사용하여 고객의 구매 습관을 이해할 수 있습니다. 소매업체는 이 정보를 사용하여 매장 레이아웃을 변경하고 고객의 쇼핑을 훨씬 쉽고 빠르게 할 수 있습니다.

4. 고객 관계 관리(CRM)

CRM에는 고객 확보 및 유지, 충성도 향상, 고객 중심 전략 채택이 포함됩니다. 모든 기업은 고객 데이터를 분석하고 그 결과를 고객과 오래 지속되는 관계를 구축할 수 있는 방식으로 사용하기 위해 고객 데이터가 필요합니다. 데이터 마이닝은 그렇게 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 제조 공학

제조 회사는 사용 가능한 데이터 또는 정보에 크게 의존합니다. 데이터 마이닝은 이러한 기업이 인간의 마음이 이해할 수 없을 정도로 복잡한 프로세스의 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 데이터 요구 사항, 아키텍처 및 제품 포트폴리오를 포함하여 서로 다른 시스템 수준 설계 요소 간에 존재하는 관계를 식별할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 또한 제품 개발에 필요한 전체 시간, 프로세스에 수반되는 비용, 최종 제품에 대해 기업이 가질 수 있는 기대치를 예측하는 데 유용할 수 있습니다.

6. 금융 및 은행 업무

은행 시스템은 디지털화를 거치면서부터 엄청난 양의 데이터가 생성되는 것을 목격했습니다. 은행가는 데이터 마이닝 기술을 사용하여 시장 비용 및 비즈니스 정보의 상관 관계와 추세를 찾아 비즈니스가 직면한 제빵 및 재무 문제를 해결할 수 있습니다. 이 작업은 처리하는 데이터의 양이 너무 많기 때문에 데이터 마이닝 없이는 너무 어렵습니다. 은행 및 금융 부문의 관리자는 이 정보를 사용하여 고객을 확보, 유지 및 유지할 수 있습니다.

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7. 사기 탐지

사기 행위로 인해 기업은 매년 수십억 달러의 손실을 입습니다. 일반적으로 사기를 탐지하는 데 사용되는 방법은 너무 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 데이터 마이닝은 간단한 대안을 제공합니다. 모든 이상적인 사기 탐지 시스템은 모든 상황에서 사용자 데이터를 보호해야 합니다. 데이터를 수집하는 방법을 감독하고, 이 데이터를 사기 또는 비사기 데이터로 분류합니다. 이 데이터는 모든 문서를 사기성 또는 비사기성으로 식별하는 모델을 교육하는 데 사용됩니다.

8. 모니터링 패턴

기본적인 데이터 마이닝 기술 중 하나로 알려진 이 기술 은 일반적으로 비즈니스 결론을 도출하기 위해 데이터 패턴을 추적하는 것으로 구성됩니다. 조직의 경우 판매 급증을 식별하거나 새로운 인구 통계를 활용하는 것부터 모든 것을 의미할 수 있습니다.

9. 분류

관련 메타데이터를 파생하기 위해 데이터 마이닝 의 분류 기술은 데이터를 별도의 클래스로 구분하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 소스 유형에 따라 마이닝

처리하는 데이터의 종류에 따라 텍스트 기반 데이터, 멀티미디어 데이터, 공간 데이터, 시계열 데이터 등

• 관련된 데이터 프레임워크를 기반으로

객체 지향 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 등을 기반으로 하는 모든 데이터 세트

• 데이터 마이닝 기능 기반

여기에서 데이터 세트는 기계 학습, 알고리즘, 통계, 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 등과 같은 접근 방식을 기반으로 차별화됩니다.

• 데이터 마이닝의 사용자 상호 작용 기반

데이터 세트는 쿼리 기반 시스템, 자율 시스템을 기반으로 차별화하는 데 사용됩니다.

10. 협회

관계 기술이라고도 하는 데이터는 동일한 트랜잭션의 값 간의 관계를 기반으로 식별됩니다. 구매 또는 제품 선호도에 대한 추세를 파악하려는 조직에 특히 유용합니다. 이는 고객의 쇼핑 행동과 관련이 있기 때문에 조직은 구매자의 구매 내역을 기반으로 데이터 패턴을 분류할 수 있습니다.

11. 이상 탐지

선행 행동과 일치하지 않는 데이터 항목이 식별되면 이상치 또는 예외입니다. 이 방법은 그러한 예외가 생성되는 과정을 깊이 파고들어 중요한 정보로 뒷받침합니다.

일반적으로 이상 현상은 그 기원이 모호할 수 있지만 초점 영역을 찾을 가능성도 있습니다. 따라서 기업에서는 종종 이 방법을 사용하여 시스템 침입을 추적하고 오류를 감지하고 시스템의 전반적인 상태를 확인합니다. 전문가들은 정확성의 가능성을 높이기 위해 데이터 세트에서 이상을 방출하는 것을 선호합니다.

12. 클러스터링

들리는 것처럼 이 기술에는 동일한 데이터 개체를 동일한 클러스터로 조합하는 작업이 포함됩니다. 차이점을 기반으로 그룹은 종종 최대 데이터 연결을 촉진하기 위해 메트릭을 사용하는 것으로 구성됩니다. 이러한 프로세스는 소득, 쇼핑 빈도 등을 기반으로 고객을 프로파일링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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13. 회귀

고객 행동과 수율을 예측하는 데 도움이 되는 데이터 마이닝 프로세스 로 기업에서 환경에서 변수의 상관 관계와 독립성을 이해하는 데 사용합니다. 제품 개발의 경우 이러한 분석은 시장 수요, 경쟁 등과 같은 요인의 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

14. 예측

이름에서 알 수 있듯이 이 강력한 데이터 마이닝 기술 은 기업이 미래에 대한 예측 분석을 위해 현재 및 과거 데이터 기록을 기반으로 패턴을 일치시키는 데 도움이 됩니다. 일부 접근 방식에는 인공 지능 및 기계 학습 측면이 포함되지만 일부는 간단한 알고리즘을 통해 수행할 수 있습니다.

조직은 종종 이러한 데이터 마이닝 기술 을 사용하여 이익을 예측하고 회귀 값을 도출하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

15. 순차적 패턴

주어진 시간에 사용 가능한 거래 데이터의 눈에 띄는 패턴, 추세를 식별하는 데 사용됩니다. 고객이 연중 다른 시기에 선호하는 품목을 찾기 위해 기업에서는 해당 제품에 대한 거래를 제공합니다.

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16. 의사결정나무

가장 일반적으로 사용되는 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다 . 여기에서 간단한 조건이 방법의 핵심입니다. 이러한 용어에는 여러 답변이 있으므로 각 솔루션은 결론에 도달할 때까지 더 많은 상태로 분기됩니다. 의사 결정 트리에 대해 자세히 알아보십시오.

17. 시각화

데이터는 항상 변하기 때문에 올바른 방식으로 시각화하지 않고는 유용하지 않습니다. 다양한 색상과 개체는 방대한 데이터 세트에 대한 귀중한 추세, 패턴 및 통찰력을 나타낼 수 있습니다. 따라서 기업은 종종 수치 모델 생성 프로세스를 자동화하는 데이터 시각화 대시보드를 사용합니다.

18. 신경망

특정 기계 학습 모델과 AI 기반 학습 기술의 연결을 나타냅니다. 인체 해부학에서 발견되는 신경 다층 시스템에서 영감을 받았기 때문에 기계 학습 모델의 작동을 정밀하게 나타냅니다. 점점 복잡해질 수 있으므로 극도의 주의가 필요합니다.

19. 데이터 웨어하우징

데이터 저장을 의미하지만 클라우드 웨어하우스 형태로 데이터를 저장하는 것을 상징합니다. 기업에서는 이러한 정밀한 데이터 마이닝 방법 을 사용하여 보다 심층적인 실시간 데이터 분석을 수행하는 경우가 많습니다. 데이터 웨어하우징에 대해 자세히 알아보십시오.

데이터 마이닝 도구

그 모든 AI 및 기계 학습 추론은 데이터 마이닝 구현 을 위해 그 이상 도 필요하지 않을 것이라는 의구심을 갖게 했을 것입니다. 가장 간단한 데이터베이스의 도움으로 동일한 정확도로 작업을 완료할 수 있기 때문에 완전히 사실이 아닐 수도 있습니다.

또한 가장 유용한 데이터 마이닝 응용 프로그램에 대해 읽어보십시오 .

결론

데이터 마이닝은 데이터 시각화, 기계 학습, 데이터베이스 관리, 통계 등 다양한 분야의 다양한 방법을 결합합니다. 이러한 기술은 복잡한 문제를 해결하기 위해 함께 작동하도록 만들 수 있습니다. 일반적으로 데이터 마이닝 소프트웨어 또는 시스템은 이러한 방법 중 하나 이상을 사용하여 다양한 데이터 요구 사항, 데이터 유형, 응용 프로그램 영역 및 마이닝 작업을 처리합니다.

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