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▷▶ Data Mining
Data Mining은 데이터베이스에 있는 관련된 패턴을 탐지해내는 자동화된 과정이라고 간단히 정의할 수 있겠다. 예를 들면, 자녀들 둔 결혼한 남자가 자녀가 없는 남자보다 특정 스포츠카를 운전할 확률이 두배이다라고 볼만한 패턴을 찾아낼 수 있다. 자동차 회사의 마케팅 담당자라면 이러한 약간은 예기치 못한 패턴을 찾아내는 것이 매우 가치 있는 일일 것이다. 그러나 Data Mining이 마술은 아니다. 수년동안 통계학자들은 통계적으로 유의한 패턴을 찾아내기 위해 수작업으로 데이터베이스를 분석해왔다.
Data Mining은 고객 행동을 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정교한 통계적 방법이나 자기 학습(machine learning) 기술을 사용한다. 오늘날 기술은 Mining Process를 자동화시켰고 상용 Data Warehouse와 통합시키고 비즈니스 사용자들에게 이해하기 쉬운 방법으로 결과를 제시하고 있다.
SAS와 같이 앞서가는 Data Mining 제품은 강력한 알고리즘을 채용한 모델링 엔진 이상의 기능을 제공한다. 복잡한 정보기술 환경으로의 통합문제와 같은 좀더 폭넓은 비즈니스와 기술 이슈에 초점을 맞추고 있다. 과거에는 Data Mining에 관하여 예측 모델을 개발하기 위하여 통계분석가의 필요를 없앤다는 과장된 말들이 제안되기도 하였다. 그러나 분석가가 제공하는 가치는 그 존재 없이는 자동화될 수 없다. 분석가는 모델의 결과를 평가하고 예측 모형을 검증하는데 여전히 필요하다
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