분야
hwp1.1 테이터 마이닝은 무엇인가?
1.2 데이터 마이닝은 어디에서 사용되는가?
1.3 데이터마이닝의 기원
1.4 데이터마이닝의 급속한 성장
1.5 용어와 표기
2. 데이터마이닝 프로세스
2.1 데이터마이닝의 주요 개념
2.2 데이터마이닝의 수행단계
2.3 데이터마이닝의 예비단계
1.1 데이터마이닝이란 무엇인가?
데이터 마이닝(data mining)은 요약해서 ‘대량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 추출하는 것’으로 정의된다.
상세히 정의하면, ‘데이터마이닝이란 의미 있는 패턴과 규칙을 발견하기 위해 자동화되거나 반자동화된 도구를 이용하여 대량의 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다.’
다른 정의로서 가트너그룹에서는 다음과 같이 정의하고 있다.
‘데이터마이닝은 통계 및 수학적 기술뿐만 아니라 패턴인식 기술들을 이용하여 데이터 저장소에 저장된 대용량의 데이터를 조사함으로써 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세 등을 발견하는 과정이다.’
1.2 데이터 마이닝은 어디에서 사용되는가?
데이터 마이닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다.
- 군사 분야에서는 미사일의 정확도에 영향을 주는 요인들이 어떠한 작용을 하는지를 알아내기 위해
- 국가정보기관은 엄청난 양으로 도청되는 통신들 가운데 특히 중요성이 높은 통신을 찾아내기 위해
- 보안전문가들은 패킷별로 네트워크에 위협요인을 갖고 있는지를 판단하기위해
- 의학연구자들은 암의 재발가능성을 예측하기 위해 데이터마이닝을 사용한다.
데이터마이닝의 기법과 도구들은 일반적으로 여러 분야에 적용 가능하다.
경영학 관점에서 데이터마이닝 기법 적용 시 제기되는 몇 가지 공통된 의문점
첫째, 수많은 가망고객 목록 중 어느 고객이 반응할 가능성이 가장 높은가?
－ 인구통계학 데이터 및 기타 데이터들을 이용하여 기존의 최고 우량고객들과 가장 일치하는 개인들을 파악하기 위해서 다양한 분류기법들(로지스틱 회귀분석, 분류나무 또는 다른 기법들)을 사용할 수 있다. 또는 이와 유사하게 개별 가망고객들이 얼마나 많이 소비할 것인가를 미리 추정하는 예측모형을 사용할 수 있다.
둘째, 가장 부정거래를 할 가능성이 높거나 이미 부정거래를 하였을 것 같은 고객은 누구인가?
－ 예를 들어 부정거래 가능성이 가장 높은 의료보상 청구신청을 식별하고, 이러한 청구신청에 대해 좀 더 세심한 주의를 기울이기 위해 분류기법을 사용할 수 있다.
