[데이터 마이닝] 데이터 마이닝 - 기본 개념 및 주요 기술

데이터 마이닝은 막대한 양의 데이터에서 숨겨진 패턴, 관계 및 정보를 찾아내는 과정입니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용되며, 비즈니스, 의학, 과학, 금융 등에서 중요한 역할을 합니다.

1. 데이터 마이닝의 주요 방법

• 예측 방법(Prediction Methods): 알려진 변수를 사용하여 알 수 없는 다른 변수나 미래 값을 예측합니다. 예를 들어, 과거의 판매 데이터를 기반으로 미래의 판매량을 예측할 수 있습니다.
• 설명 방법(Description Methods): 데이터 내의 패턴을 찾아 데이터를 설명하려는 방법입니다. 이는 데이터의 구조와 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 대표적인 데이터 마이닝 기술

1. 분류(Classification): 데이터를 특정 카테고리로 분류하는 기술입니다. 예를 들어, 고객 데이터를 기반으로 고객을 '고밀도' 또는 '저밀도'로 분류할 수 있습니다.
2. 클러스터링(Clustering): 유사한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 기술입니다. 예를 들어, 고객 세그먼테이션을 위해 고객 데이터를 클러스터링할 수 있습니다.
3. 연관 규칙 검색(Association Rule Mining): 데이터 항목 간의 연관성을 찾는 기술입니다. 슈퍼마켓에서 맥주와 기저귀가 함께 판매되는 경향이 있는 것처럼, 연관 규칙은 항목 간의 흥미로운 관계를 발견할 수 있습니다.
4. 순차 패턴 탐색(Sequential Pattern Mining): 데이터에서 순차적인 패턴을 찾는 기술입니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력을 분석하여 특정 제품을 구매한 후 어떤 제품을 구매하는 경향이 있는지 파악할 수 있습니다.
5. 회귀(Regression): 변수 간의 관계를 모델링하는 기술입니다. 예를 들어, 광고 예산과 판매량 간의 관계를 분석하여 광고 예산의 변화가 판매량에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있습니다.
6. 이상 징후 탐지(Anomaly Detection): 데이터에서 이상한 패턴을 탐지하는 기술입니다. 예를 들어, 신용 카드 사기를 탐지하기 위해 거래 데이터에서 이상한 패턴을 찾아낼 수 있습니다.

3. 데이터 마이닝의 실제 응용 사례

• 문서 클러스터링: 유사한 주제나 내용을 가진 문서를 그룹화하여 정보 검색의 효율성을 높입니다.
• 신용 카드 사기 탐지: 비정상적인 거래 패턴을 탐지하여 사기를 예방하고, 손실을 줄입니다.
• 네트워크 침입 탐지: 비정상적인 네트워크 트래픽을 감지하여 보안 위협을 차단하고, 시스템을 안전하게 유지합니다.

4. 데이터 마이닝의 과제

데이터 마이닝은 많은 잠재력을 가지고 있지만, 여러 과제와 함께 합니다. 이러한 과제에는 확장성, 차원성, 데이터 품질, 데이터 소유권 및 배포, 개인정보 보호, 스트리밍 데이터 처리 등이 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위한 연구와 기술 개발이 계속되고 있습니다.