6 데이터 마이닝의 데이터 변환 방법

데이터는 현재 현대 조직의 성공을 위한 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 데이터 과학 이 가장 일하기 좋은 분야로 평가됨에 따라 기업은 비즈니스 데이터를 이해하기 위해 데이터 과학자를 고용하고 있습니다. 이러한 데이터 전문가는 데이터 마이닝이라는 프로세스를 사용하여 회사 데이터베이스에서 숨겨진 정보를 찾아냅니다.

그러나 이 데이터의 대부분은 구조화되지 않았기 때문에 이해하기 어려울 수 있습니다. 분석하기 쉬운 형식으로 변환해야 합니다. 이를 위해 기술자는 데이터 변환 도구를 사용합니다.

이 기사에서는 데이터 마이닝에서 다양한 데이터 변환 방법에 대해 알아봅니다 . 그러나 먼저 데이터 마이닝이 무엇을 의미하는지 봅시다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝 은 데이터를 분석하여 데이터 세트의 패턴, 상관 관계 및 이상을 결정하는 방법입니다. 이러한 데이터 세트는 직원 데이터베이스, 재무 정보, 공급업체 목록, 클라이언트 데이터베이스, 네트워크 트래픽 및 고객 계정에서 가져온 데이터로 구성됩니다. 통계, 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 사용하여 거대한 데이터 세트를 수동 또는 자동으로 탐색할 수 있습니다.

데이터 마이닝은 기업이 더 나은 비즈니스 전략을 개발하고 고객 관계를 강화하며 비용을 절감하고 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이닝 프로세스에서는 데이터를 사용하여 달성하려는 비즈니스 목표가 먼저 결정됩니다. 그런 다음 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석 데이터의 저장소인 데이터 웨어하우스에 로드합니다. 또한 데이터가 정리됩니다. 누락된 데이터가 추가되고 중복 데이터가 제거됩니다. 정교한 도구와 수학적 모델은 데이터 내에서 패턴을 찾는 데 사용됩니다.

결과를 비즈니스 목표와 비교하여 비즈니스 운영에 사용할 수 있는지 여부를 확인합니다. 비교를 기반으로 데이터가 회사 내에 배포됩니다. 그런 다음 이해하기 쉬운 그래프나 표를 사용하여 제시됩니다.

데이터 마이닝의 응용

데이터 마이닝은 여러 분야에서 사용됩니다.

• 멀티미디어 회사는 데이터 마이닝을 사용하여 소비자 행동을 이해하고 적절한 캠페인을 시작합니다.
• 금융 회사는 이를 사용하여 시장 위험을 이해하고 금융 사기를 감지하며 최고의 투자 수익을 얻습니다.
• 소매 회사에서 데이터 마이닝은 고객 요구, 행동, 예측 판매를 이해하고 데이터 모델을 통해 보다 표적화된 광고 캠페인을 시작하는 데 사용됩니다.
• 제조 산업은 데이터 마이닝 도구를 사용하여 공급망을 관리하고 품질 보증을 개선하며 기계 데이터를 사용하여 유지 관리에 도움이 되는 기계 결함을 예측합니다.
• 데이터 마이닝은 보안 시스템을 업그레이드하고 침입 및 맬웨어를 감지하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝 소프트웨어는 이메일을 분석하고 이메일 계정에서 스팸을 걸러내는 데 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 데이터 변환: 프로세스

데이터 마이닝에서 데이터 변환 은 비정형 데이터와 정형 데이터를 결합하여 나중에 분석하기 위해 수행됩니다. 데이터가 새로운 클라우드 데이터 웨어하우스 로 전송될 때도 중요합니다 . 데이터가 균질하고 잘 구조화되어 있으면 패턴을 분석하고 찾기가 더 쉽습니다.

예를 들어 회사가 다른 회사를 인수하여 이제 모든 비즈니스 데이터를 통합해야 합니다. 소규모 회사는 모회사와 다른 데이터베이스를 사용하고 있을 수 있습니다. 또한 이러한 데이터베이스의 데이터에는 고유한 ID, 키 및 값이 있을 수 있습니다. 이 모든 것은 모든 레코드가 유사하고 평가할 수 있도록 형식을 지정해야 합니다.

이것이 데이터 변환 방법이 적용되는 이유입니다. 그리고 아래에 설명되어 있습니다.

데이터 평활화

이 방법은 데이터 세트에서 노이즈를 제거하는 데 사용됩니다. 노이즈는 데이터 세트 내에서 왜곡되고 의미 없는 데이터라고 합니다. 평활화는 알고리즘을 사용하여 데이터의 특수 기능을 강조 표시합니다. 노이즈를 제거한 후 프로세스는 데이터의 작은 변화를 감지하여 특수 패턴을 감지할 수 있습니다.

이 방법으로 모든 데이터 수정 또는 추세를 식별할 수 있습니다.

읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

데이터 집계

집계 는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 단일 형식으로 저장하는 프로세스입니다. 여기에서 데이터는 보고서 또는 요약 형식으로 수집, 저장, 분석 및 표시됩니다. 특정 데이터 클러스터에 대한 추가 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. 이 방법은 방대한 양의 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다.

이는 적절한 분석을 위해 데이터의 정확성과 양이 중요하기 때문에 중요한 단계입니다. 회사는 웹사이트 방문자에 대한 데이터를 수집합니다. 이를 통해 고객 인구 통계 및 행동 메트릭에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 집계된 데이터는 개인화된 메시지, 제안 및 할인을 설계하는 데 도움이 됩니다.

이산화

이것은 연속 데이터를 데이터 간격 세트로 변환하는 프로세스입니다. 연속 속성 값은 작은 간격 레이블로 대체됩니다. 이렇게 하면 데이터를 더 쉽게 연구하고 분석할 수 있습니다. 연속 속성이 데이터 마이닝 작업에서 처리되는 경우 해당 불연속 값을 상수 품질 속성으로 대체할 수 있습니다. 이것은 작업의 효율성을 향상시킵니다.

이 방법은 큰 데이터 세트를 범주형 데이터 세트로 변환하기 때문에 데이터 축소 메커니즘이라고도 합니다. 이산화는 또한 이산 값을 사용할 때 의사결정 트리 기반 알고리즘을 사용하여 짧고 간결하며 정확한 결과를 생성합니다.

일반화

이 프로세스에서 낮은 수준의 데이터 속성은 개념 계층을 사용하여 높은 수준의 데이터 속성으로 변환됩니다. 낮은 수준에서 높은 개념 수준으로의 이러한 변환은 데이터를 보다 명확하게 파악하는 데 유용합니다. 예를 들어 연령 데이터는 데이터 세트에서 (20, 30) 형식일 수 있습니다. 더 높은 개념적 수준으로 범주적 가치(young, old)로 변환된다.

데이터 일반화는 OLAP(데이터 큐브 프로세스) 및 AOI(속성 지향 유도 접근)의 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다 .

속성 구성

속성 생성 방법에서는 기존 속성 집합에서 새 속성이 생성됩니다. 예를 들어 직원 정보 데이터 세트에서 속성은 직원 이름, 직원 ID 및 주소일 수 있습니다. 이러한 속성은 2019년에만 입사한 직원에 대한 정보가 포함된 다른 데이터 세트를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.

이 재구성 방법은 마이닝을 보다 효율적으로 만들고 새 데이터 세트를 빠르게 생성하는 데 도움이 됩니다.

표준화

데이터 전처리라고도 하는 이는 데이터 마이닝에서 데이터 변환을 위한 중요한 기술 중 하나입니다. 여기에서 데이터는 주어진 범위에 속하도록 변환됩니다. 속성이 다른 범위나 규모에 있는 경우 데이터 모델링 및 마이닝이 어려울 수 있습니다. 정규화는 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하고 데이터를 더 빠르게 추출하는 데 도움이 됩니다.

인기 있는 정규화 방법은 다음과 같습니다.

• 최소-최대 정규화
• 십진법 스케일링
• Z-점수 정규화

마무리

데이터 마이닝에서 데이터 변환 기술은 사용 가능한 데이터 세트를 개발하고 조회, 타임스탬프 추가 및 지리적 위치 정보 포함과 같은 작업을 수행하는 데 중요합니다. 회사는 데이터 변환을 위해 Python 또는 SQL로 작성된 코드 스크립트 또는 클라우드 기반 ETL(추출, 변환, 로드 ) 도구를 사용합니다.

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