데이터 마이닝은 대규모의 데이터에서 패턴, 규칙, 트렌드 등을 발견하고 분석하여 유용한 정보를 도출하는 프로세스를 말합니다. 데이터 마이닝 기술은 기계 학습, 통계적 방법, 인공 지능 알고리즘을 활용하여 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 얻는 데 사용됩니다.

데이터 마이닝의 목적

데이터 마이닝 기술을 사용하여 다양한 목적을 달성할 수 있습니다. 주요 목적은 다음과 같습니다.

1. 패턴 발견

데이터 마이닝을 통해 데이터 세트의 숨겨진 패턴을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 구매 기록에서 상품 간의 연관성이나 특정 고객 그룹의 선호도를 분석할 수 있습니다.

2. 예측 모델 개발

과거 데이터를 활용하여 미래의 사건을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 주식 시장 예측, 고객 이탈 예측 등의 영역에서 활용됩니다.

3. 의사 결정 지원

의사 결정을 하는 데 도움이 되는 정보나 근거를 제공합니다. 이를 통해 기업이나 기관은 더 나은 전략을 수립하고 실행할 수 있습니다.

4. 비즈니스 인텔리전스

기업 내부 및 외부 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하여 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. 이를 통해 기업은 경쟁 우위를 확보하고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 마이닝은 데이터에서 숨겨진 가치를 발견하고 비즈니스, 의학, 과학 분야에서의 의사 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

정리하면 데이터 마이닝은 데이터로부터 유용한 정보를 도출하기 위해 패턴 발견, 예측, 의사 결정 지원, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 목적으로 사용되는 중요한 기술입니다.

참고 자료

• Han, Jiawei, Micheline Kamber, and Jian Pei. “Data mining: concepts and techniques.” Morgan kaufmann, 2011.

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