데이터 마이닝에서의 모델링 과정.
데이터 마이닝에서의 모델링 과정은 데이터에서 인사이트를 추출하고 예측, 분류, 군집화 등의 분석 작업을 수행하기 위해 수학적 또는 알고리즘적 모델을 구축하는 단계입니다. 이 과정은 문제를 정의하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델을 훈련하고 평가하는 일련의 단계를 포함합니다. 모델링 과정의 각 단계는 다음과 같습니다: 1. 문제 정의 (Problem Definition)목표 설정: - 해결하려는 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 예측, 분류, 군집화, 연관 규칙 학습 등이 있습니다. - 분석의 목표를 설정하고, 성공의 기준(성능 지표)을 정의합니다. 문제 유형 식별: - 문제의 유형에 따라 회귀, 분류, 군집화, 연관 규칙 등 적합한 모델링 접근법을 결정합니다. 2. 데이터 준비 ..
2024. 8. 30.
데이터 마이닝. 데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA)
데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터 마이닝에서 중요한 단계로, 데이터의 구조와 특성을 이해하고 분석의 방향을 설정하기 위한 과정입니다. EDA는 데이터의 패턴, 트렌드, 관계, 이상치를 식별하고, 데이터 분석과 모델링을 위한 기초적인 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 데이터 전처리 이후, 모델링 전에 수행됩니다. 데이터 탐색의 주요 목표1. 데이터 이해: - 데이터의 전반적인 구조와 속성을 이해합니다. 변수의 의미, 데이터의 범위와 형식, 결측치와 이상치 등을 파악합니다.2. 패턴 및 트렌드 식별: - 데이터 내에서 패턴, 트렌드, 계절성 등을 식별하여 데이터의 주요 특징을 분석합니다.3. 관계 분석: - 변수 간의 관계를 분석하여 ..
2024. 8. 29.
데이터 마이닝 (Data Mining) 정의 / 기법
데이터 마이닝 (Data Mining)은 대량의 데이터에서 유용한 패턴, 지식, 정보, 트렌드 등을 추출하는 과정입니다. 이는 다양한 데이터 분석 기술을 활용하여 데이터 집합 내 숨겨진 의미를 발견하고, 예측 및 의사 결정에 도움을 주기 위해 데이터를 분석하는 작업입니다. 데이터 마이닝의 정의데이터 마이닝은 데이터를 수집, 정제, 분석하여 데이터 내 숨겨진 패턴이나 인사이트를 찾아내는 과정을 의미합니다. 일반적으로 통계학, 기계 학습, 인공지능, 데이터베이스 기술 등을 활용하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 이를 통해 비즈니스 전략, 의사 결정, 예측 등을 지원합니다. 데이터 마이닝의 주요 단계1. 데이터 수집: - 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. 데이터는 데이터베이스, 로그 파일, 웹..
2024. 8. 26.
