데이터 마이닝-정의, 응용 프로그램 및 기술

데이터 마이닝은 패턴을 발견하고 향후 추세를 예측하는 데 사용할 수있는 대규모 데이터 세트에서 이상 및 관계를 찾는 프로세스입니다. 데이터 마이닝의 주요 목적은 사용 가능한 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 것입니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학 및 통계 기술을 결합하는 학제 간 분야로 간주됩니다. 재무에 대한 기본 통계 개념 통계에 대한 확실한 이해는 재무를 더 잘 이해하는 데 매우 중요합니다. 또한 통계 개념은 투자자가. "데이터 마이닝"이라는 용어는 잘못된 이름입니다. 주로 데이터 세트 내에서 패턴 및 이상을 발견하는 데 관심이 있지만 데이터 자체 추출과는 관련이 없습니다.

데이터 수집

응용

데이터 마이닝은 비즈니스에서 많은 응용 프로그램을 제공합니다. 예를 들어, 적절한 데이터 (마이닝) 프로세스를 설정하면 회사가 비용을 절감하고 수익을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다. 수익 수익은 회사가 일정 기간 동안 인식 한 모든 상품 및 서비스 판매의 가치입니다. 매출 (판매 또는 소득이라고도 함)은 회사의 손익 계산서의 시작 부분을 구성하며 종종 비즈니스의 "최상위"로 간주됩니다. , 또는 고객의 행동과 관행에서 통찰력을 도출합니다. 확실히 오늘날 비즈니스 의사 결정 과정에서 중요한 역할을합니다.

데이터 마이닝은 금융에서도 적극적으로 활용됩니다. 예를 들어, 관련 기술을 통해 사용자는 금융 증권의 가격 변동에 영향을 미치는 요인을 결정하고 평가할 수 있습니다. 발행 회사는 비즈니스 활동 및 확장에 더 많은 자금을 조달하기 위해 자금을 조달 할 목적으로 이러한 상품을 만듭니다. .

이 분야는 빠르게 진화하고 있습니다. 새로운 데이터는 엄청나게 빠른 속도로 나타나고 기술 발전으로 기존 문제를보다 효율적으로 해결할 수 있습니다. 또한 인공 지능 및 머신 러닝 분야의 발전은 현장의 정밀도와 효율성에 대한 새로운 경로를 제공합니다.

데이터 마이닝 프로세스

일반적으로 프로세스는 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

  1. 문제 정의 : 비즈니스 문제의 범위와 데이터 탐색 프로젝트의 목표를 결정합니다.
  2. 데이터 탐색 : 이 단계에는 명시된 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이되는 데이터 탐색 및 수집이 포함됩니다.
  3. 데이터 준비 : 수집 된 데이터를 정리하고 구성하여 추가 모델링을 준비합니다. 재무 모델링이란 무엇입니까? 재무 모델링은 Excel에서 수행되어 회사의 재무 성과를 예측합니다. 재무 모델링이란 무엇이며 모델을 구축하는 방법과 이유에 대한 개요입니다. 절차.
  4. 모델링 : 명시된 문제를 해결하는 데 도움이되는 데이터 마이닝 기술을 사용하여 모델을 만듭니다.
  5. 결과 해석 및 평가 : 데이터 모델에서 결론을 도출하고 그 타당성을 평가합니다. 결과를 비즈니스 결정으로 변환하십시오.

데이터 마이닝 프로세스

데이터 마이닝 기법

현장에서 가장 일반적으로 사용되는 기술은 다음과 같습니다.

  1. 이상 징후 감지 : 데이터 세트에서 비정상적인 값 식별.
  2. 종속성 모델링 : 데이터 세트 내의 기존 관계를 검색합니다. 여기에는 종종 회귀 분석이 포함됩니다.
  3. 클러스터링 : 구조화되지 않은 데이터에서 구조 (클러스터) 식별.
  4. 분류 : 알려진 구조를 일반화하고이를 데이터에 적용합니다.

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