데이터 마이닝 기법

1. 데이터에서 지식 추출, 데이터 마이닝의 개념

- 대량의 데이터에서유용한 정보나 지식을 추출해 의사결정, 예측, 분류에 활용하는 방법

목적) 숨겨진 관계 발견, 미래 예측, 분류 및 군집화, 이상 탐지

 

 

2. 데이터 마이닝 기법

구분	기법	설명
분류	의사결정나무	입력 데이터 조건 분기 분류
	SVM	클래스간 경계 구분 초평면 분류
	신경망	뉴런 구조 모방 AI 알고리즘
회귀	선형회귀	입력 변수와 출력 변수 선형 관계 모델
	로지스틱 회귀	선형 회귀 기반 시그모이드 함수 이진 분류
군집화	k-means	데이터 포인트 k 중심 그룹화
	DBSCAN	밀도 기반 클러스터링
연관분석	Apriori	아이템 간 연관 규칙 탐색
이상치 탐지	Autoencoder	인코딩, 디코딩으로 이상 패턴 탐지

 

 

3. 데이터 마이닝 활용 사례

분야	사례	사용 기법
마케팅	- 고객 구매 패턴 분석 - 추천 시스템	- 연관 분석 (Apriori) - 군집화 (K-means)
금융	- 부정 거래 탐지 - 주가 예측	- 분류 (의사결정나무) - 회귀 분석
제조	- 불량품 예측 - 공정 최적화	- 이상치 탐지(Autoencoder)
의료	- 질병 진단 및 예측 - 환자 세분화 및 맟춤 치료	- 분류(SVM) - 군집화