[python] 파이썬으로 구현한 실제 데이터 마이닝 사례 소개

22 Dec 2023

python

데이터 마이닝은 데이터에서 유용한 정보나 패턴을 발견하는 과정을 말합니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터를 수집하고 분석하는데 있어 다양한 도구와 기술이 필요합니다. 파이썬은 데이터 마이닝 작업에 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 이를 통해 다양한 실제 데이터 마이닝 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 주가 예측

주가 예측은 데이터 마이닝의 전형적인 예시 중 하나입니다. 파이썬의 Pandas와 NumPy 라이브러리를 사용하여 주식 시장 데이터를 수집하고, Scikit-learn을 이용하여 주식 가격을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 주식 시장 데이터 수집
stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 데이터 전처리 및 학습/테스트 데이터 분리
X = stock_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = stock_data['Close']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 주가 예측
predicted_closing_price = model.predict(X_test)

2. 이상 탐지

이상 탐지는 데이터 마이닝의 중요한 응용 분야 중 하나로, 시스템의 이상을 탐지하고 예방하는 데 사용됩니다. PyOD 라이브러리를 사용하여 이상 탐지 모델을 구축하고, 실제 데이터에서 이상을 탐지할 수 있습니다.

from pyod.models.knn import KNN
from pyod.utils.data import generate_data

# 랜덤 데이터 생성
X_train, _ = generate_data(n_train=200, train_only=True, n_features=2)

# 이상 탐지 모델 구축
model = KNN()
model.fit(X_train)

# 이상 탐지
outlier_prediction = model.predict(X_test)

결론

파이썬을 사용하여 실제 데이터 마이닝 작업을 수행하는 데는 다양한 도구와 라이브러리가 제공되며, 이를 통해 주가 예측부터 이상 탐지까지 다양한 응용이 가능합니다. 파이썬의 강력한 데이터 분석 및 머신 러닝 라이브러리를 활용하여 데이터 마이닝을 수행하면, 유용한 정보와 기존에 알 수 없었던 패턴을 발견할 수 있습니다.