데이터 마이닝의 가장 일반적인 예

대규모 데이터 세트에서 지식 추출에 대해 이야기하고 데이터 마이닝에 대해 이야기하십시오!

데이터 마이닝, 지식 발견 또는 예측 분석 - 이 모든 용어는 동일한 의미를 갖습니다. 더 간단한 단어로 분류된 이 용어는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하기 위한 일련의 기술을 나타냅니다. 이러한 패턴은 데이터 과학의 미래 행동을 파악하기 위한 예측 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
오늘날 대부분의 조직은 영역에 관계없이 빅 데이터를 활용하려고 하므로 정교한 분석 방법을 사용하고 있습니다. 빅 데이터의 소비가 증가함에 따라 데이터 마이닝의 필요성도 커졌습니다. 오늘날 우리는 우리 주변 어디에서나 데이터 마이닝의 예를 볼 수 있습니다.

일상 생활에서 자주 접하게 되는 데이터 마이닝의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 인공 지능 및 기계 학습

인공 지능과 기계 학습은 모두 오늘날 세계에서 많은 관련성을 얻고 있으며 데이터 마이닝에 대한 공로가 있습니다. 관련 데이터와 패턴을 제공하지 않고 어떻게 시스템을 "인공적으로 지능적"으로 만들 수 있습니까? 그리고 데이터 마이닝이 아닌 경우 어떻게 관련 패턴을 추출합니까?
매일 접할 가능성이 가장 높은 AI 및 기계 학습의 가장 일반적인 예 중 하나는 사랑받는 추천 시스템입니다. Amazon에서 제품을 구매한 후 추천 제품 목록이 표시되고 눈 깜짝할 사이에 그 중 하나를 구매하게 된 적이 있습니까? 아마존은 이를 어떻게 달성했습니까? 당신의 과거 데이터와 행동을 철저히 연구하고 분석함으로써. 아마존은 귀하의 행동 경향을 사용하여 귀하가 제품을 구매할 확률에 따라 제품을 분류할 수 있습니다. Amazon 및 기타 전자 상거래 웹 사이트는 AI를 사용하여 제품 권장 사항을 표시하지만 Spotify 및 Netflix와 같은 비디오 및 음악 스트리밍 플랫폼은 AI를 사용하여 재생 목록을 더 잘 선별합니다.

위에서 언급한 예는 마이닝된 데이터 위에 인공 지능을 사용합니다. 그러나 역 사용도 가능합니다. 즉, 이론을 개발한 다음 데이터 마이닝을 사용하여 이론을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 빨간색 마루티가 제한 속도의 두 배 이상 과속하는 것을 본다면 모든 빨간색 마루티가 과속한다는 이론을 개발할 수 있습니다. 그런 다음 이 AI는 데이터 마이닝 방법을 사용하여 이론을 강화하거나 약화할 수 있습니다.
데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어는 누구입니까?

2. 서비스 제공자

서비스 제공업체는 데이터 마이닝을 사용하여 현재 매우 오랫동안 고객을 유지해 왔습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 마이닝 기술을 사용하면 이러한 서비스 공급자가 고객이 다른 서비스 공급자를 위해 떠날 때 사용하는 용어인 "이탈"을 예측할 수 있습니다.
오늘날 모든 서비스 제공업체는 고객에 대한 테라바이트 규모의 데이터를 보유하고 있습니다. 이 데이터에는 청구 정보, 고객 서비스 상호 작용, 웹 사이트 방문 등이 포함됩니다. 이 데이터의 마이닝 및 분석을 사용하여 서비스 공급자는 각 고객에게 확률 점수를 할당합니다. 이 확률 점수는 공급업체를 전환할 가능성을 반영합니다. 그런 다음 이러한 회사는 인센티브와 개인화된 관심을 제공하여 더 높은 위험에 처한 사람들을 대상으로 하여 고객을 유지합니다.
데이터 웨어하우징의 주요 개념: 개요

3. 슈퍼마켓 및 소매점

데이터 마이닝을 통해 슈퍼마켓 소유자는 귀하의 선택과 선호도를 귀하보다 더 잘 알 수 있습니다. 우리를 믿지 않는다면 Target 이 몇 년 전에 한 일에 놀랄 것입니다.
Target은 여성 고객 중 한 명의 구매 이력과 행동에 따라 그녀가 임신했다고 올바르게 결론지었습니다. 아, 그리고 말씀드리자면, 이것은 여성 자신도 알기도 전의 일이었습니다. 이것이 바로 데이터, 패턴, 분석의 힘입니다.

읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

일반적으로 이러한 소매점은 고객을 "최근, 빈도, 통화"(RFM) 그룹과 캠페인 및 전략이 다른 특정 그룹으로 나눕니다. 따라서 지출은 많지만 자주 사용하지 않는 고객은 지출은 적지만 자주 사용하는 고객과 다르게 취급됩니다. 후자는 충성도, 상향 판매 또는 교차 판매 제안을 받을 수 있는 반면 전자는 예를 들어 윈백 거래를 제안받을 수 있습니다.
데이터 시각화: 무엇을, 왜, 어떻게!

4. 과학, 공학 및 교육:

과학 및 공학 분야는 데이터 마이닝 기술을 적용한 이후로 대대적인 점검이 이루어졌습니다. 데이터 마이닝 기술을 사용하는 몇 가지 특정 필드를 살펴보겠습니다.

• • 시퀀스 마이닝은 인간 유전학 연구에서 광범위하게 사용됩니다. 그것은 DNA 서열의 변이와 질병에 대한 감수성의 변이 사이의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해서, DNA의 변화가 일반적인 질병의 발병 위험에 어떻게 대응하는지 알아내는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 이러한 질병의 진단, 예방 및 치료 방법을 개선하는 데 크게 도움이 될 것입니다.

• • 데이터 마이닝은 교육 연구 분야에서 학생들이 학습과 효율성을 감소시키는 행동에 참여하도록 이끄는 요인을 이해하는 데 사용됩니다.

• 전력 공학 분야에서 데이터 마이닝 방법은 고전압 전기 장비의 상태 모니터링을 수행하는 데 널리 사용되었습니다. 이것의 목적은 사고를 피하기 위해 절연 상태 등과 같은 다양한 안전 관련 매개변수에 대한 귀중한 정보를 얻는 것입니다.

5. 범죄 예방 기관:

데이터 마이닝 및 분석의 사용은 기업 응용 프로그램이나 교육 및 기술에만 국한되지 않으며 이 목록의 마지막 예는 동일한 것을 증명합니다. 기업 조직 외에도 범죄 예방 기관은 데이터 분석을 사용하여 무수한 데이터의 추세를 파악합니다. 이 데이터에는 발생한 모든 주요 범죄 활동에 대한 세부 정보를 포함한 정보가 포함됩니다.
이 데이터를 마이닝하고 패턴과 추세를 철저히 연구하고 이해하면 이러한 범죄 예방 기관이 훨씬 더 정확하게 미래의 사건을 예측할 수 있습니다. 데이터 마이닝 및 분석의 도움으로 이러한 기관은 최대 경찰 인력을 배치할 위치(다음 범죄가 발생할 가능성이 가장 높은 위치와 시기), 국경을 넘을 때 누구를 검색해야 하는지(유형 또는 연령 기준)에서 모든 것을 찾을 수 있습니다. 차량, 탑승자 수 또는 연령, 국경을 넘은 이력), 심지어 대테러 활동에서 정보를 진지하게 받아들여야 합니다.

데이터 조작: 데이터 거짓말을 어떻게 식별할 수 있습니까?

위에서 논의한 것은 데이터 마이닝의 많은 예 중 일부일 뿐입니다. 이 기사에 매료되어 더 많은 정보를 원하신다면 데이터 마이닝, 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 인공 지능과 같은 개념에 대해 더 자세히 알아보는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 지식 기반이 넓어지고 정보에 입각한 직업 선택을 하는 데 도움이 됩니다. 데이터로 전환하려는 경우입니다.
비즈니스 인텔리전스는 현재이자 미래이며 데이터 마이닝은 어느 정도 모든 것의 기반을 형성합니다. 따라서 보람 있고 성취감을 주는 직업을 찾고 있다면 동일한 기본 사항에 대해 철저하게 확인하십시오!

데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크숍, 업계 전문가와의 멘토링, 1 - 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.