3분 만에 알아보는 데이터 마이닝의 모든 것

데이터베이스 및 통계학 분야에서 시작된 데이터 마이닝은 초기 단계에서는 단순 데이터 추출 및 분석이라는 기술에 초점이 맞추어져 있었습니다.

하지만 시간이 지나며 빅데이터 기술의 발전과 클라우드 컴퓨팅의 보급으로 대량의 데이터 세트를 다룰 수 있게 되면서 패턴 인식과 정교한 예측이 가능해졌습니다.

1. 데이터 마이닝이란?

데이터 마이닝은 대량의 데이터 집합에서 의미 있는 정보 및 패턴을 추출하고 상관관계를 찾아내는 프로세스로 ① 패턴 인식 ② 비정형 데이터 처리 ③ 대량의 데이터 ④ 실시간 및 배치 처리 등의 특징이 있습니다.

• 패턴 인식: 데이터 마이닝은 데이터 안에서 주로 패턴과 상관관계를 찾는 데 중점을 두며, 찾아낸 패턴을 통해 군집화, 예측 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
• 비정형 데이터 처리: 기업이 상품 리뷰, 고객 의견 등을 분석해 인사이트를 얻을 수 있도록 음성이나 이미지 등과 같은 비정형 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
• 대량의 데이터: 데이터 마이닝은 정형 및 비정형 데이터를 포함한 대량의 데이터 집합에서 정보를 추출합니다.
• 실시간 및 배치 처리: 데이터의 실시간 처리나 일괄 처리 후 분석이 가능하며, 이는 개인 구매 패턴 등에 따른 실시간 추천 시스템 등에 유용하게 사용됩니다.

2. 데이터 마이닝의 용도

데이터 마이닝은 다양한 분야에서 사용되며, 각 분야의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 의사 결정을 돕는 데 중요한 도구로 활용됩니다. 데이터 마이닝은 ① 금융 ② 마케팅 ③ 제조업 ④ 보안 분야에서 주로 사용되고 있습니다.

• 금융: 금융 분야에서 데이터 마이닝은 금융 시장 동향이나 주가를 예측하거나, 부정 거래 또는 금융 사기 등을 탐지하기 위해 데이터 마이닝을 사용하고 있습니다.
• 마케팅: 마케팅 분야에서 타깃 마케팅 전략을 세우기 위해 데이터 마이닝을 활용해 고객을 그룹화합니다. 또한 광고 캠페인의 성과 및 분석을 통해 광고 효율성을 높이는 데 기여하기도 합니다. 
• 제조업: 제조업 분야에서 데이터 마이닝은 생산 데이터 및 센서를 분석해 제품 품질을 향상시키고, 재고 최적화를 위한 분석을 통해 공급망을 관리합니다.
• 보안: 보안 분야에서는 데이터 마이닝을 활용해 바이러스 식별 및 악성 코드를 탐지하기도 하고, 네트워크 트래픽 데이터 분석으로 보안 위협을 식별하기도 합니다.

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3. 데이터 마이닝 프로세스

데이터 마이닝 프로세스는 일반적으로 ① 문제 정의 ② 데이터 수집 및 전처리 ③ 데이터 탐색 및 특성 선택 ④ 모델 선택 및 훈련 ⑤ 모델 평가 및 튜닝 ⑥ 결과 해석 및 배포의 순서로 진행됩니다.

• 문제 정의: 상품 추천, 수요 예측 등 분석하려는 문제를 정확히 정의해야 이후 목표 설정 및 원하는 결과물을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 데이터 수집 및 전처리: 데이터를 기반으로 하는 데이터 마이닝을 본격적으로 시작하기 위해서는 웹 스크래핑, 내부 데이터베이스 등 여러 소스에서 데이터를 수집하고 수집한 데이터에서 불필요한 특성 제거, 인코딩 등 분석할 수 있는 형태로 전처리합니다.
• 데이터 탐색 및 특성: 데이터의 패턴 및 상관관계를 발견하기 위해 기술 통계 분석을 수행하고, 모델의 복잡성을 줄이며 성능을 향상시키기 위해 중요한 특성만 선택합니다.
• 모델 선택 및 훈련: 의사 결정 트리, 군집화 알고리즘 등 데이터 마이닝 모델을 선택하고, 선택한 모델을 데이터로 훈련해 적절한 매개 변숫값을 설정합니다.
• 모델 평가 및 튜닝: 모델의 일반화 능력을 확인하기 위해 모델의 성능 평가를 진행하고, 최적의 모델을 찾기 위해 반복하여 모델을 수정합니다.
• 결과 해석 및 배포: 모델의 결과 해석을 통해 데이터 마이닝의 인사이트를 활용할 수 있으며, 최종 모델을 실제 환경에 배포합니다.

4. 데이터 마이닝, 외주 필수 용어

데이터 마이닝 외주 시 ① 하이퍼파라미터 ② 머신 러닝 ③ 피쳐 엔지니어링 ④ 크로스-밸리데이션 등의 용어를 알아두면 외주 업체와의 커뮤니케이션에 도움이 됩니다.

• 하이퍼파라미터: 머신 러닝 모델에서 조정할 수 있는 군집의 개수, 학습률 등의 매개변수를 나타내며, 하이퍼파라미터를 조정해 모델 성능 최적화에 기여할 수 있습니다.
• 머신 러닝: 분류, 예측 등 다양한 작업에 사용되는 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 데이터를 학습하고 패턴이나 관계를 식별하는 기술을 의미합니다. 
• 피쳐 엔지니어링: 모델의 성능 향상을 위해 데이터의 특성 추출 및 변환을 진행하는 것으로, 데이터로부터 최대한의 정보를 추출하는 데 필수적인 작업입니다. 
• 크로스-밸리데이션: 모델의 일반화 능력 평가에 사용되는 크로스-밸리데이션은 데이터를 여러 부분으로 나눈 후 모델을 반복적으로 훈련하고 평가합니다.

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5. 데이터 마이닝 개발자 선정

데이터 마이닝 개발자를 선정할 때 ① 다양한 분야의 지식 ② 기술적 능력과 경험 ③ 문제 해결 능력 ④ 윤리 및 개인정보보호 이해 등을 기준으로 두는 것이 좋습니다.

• 다양한 분야의 지식: 데이터 마이닝은 의료, 금융, 제조업 등 다양한 분야에서 활용되기 때문에 데이터 마이닝 개발자는 각 분야에 대한 지식을 가지고 있어야 하며 이는 피쳐 엔지니어링 시 영향을 미칠 수 있습니다.
• 기술적 능력과 경험: 데이터 마이닝에 필요한 프로그래밍 언어나 데이터 마이닝 라이브러리를 사용할 수 있는지 확인하고, 과거에 어떤 프로젝트를 진행했었는지 체크해 보는 것이 좋습니다.
• 문제 해결 능력: 데이터 마이닝은 복잡한 문제를 해결하는 과정으로, 이전 프로젝트에서 어려운 문제를 어떻게 해결해 나갔는지 개발자의 문제 해결 능력을 확인해 보는 것이 필요합니다.
• 윤리 및 개인정보보호 이해: 개인정보보호에 대한 법률 및 규정에 대해 알고 있는지, 데이터 사용에 대한 윤리적 가이드라인을 가졌는지 등을 파악해 보는 것이 좋습니다.

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데이터 마이닝 요약

데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 유용한 정보와 패턴을 추출하는 것을 의미하며 데이터 수집 - 정제 - 모델링 - 평가 등의 프로세스로 진행됩니다. 또한 이것은 비즈니스의 중요한 의사 결정을 내리는 데 사용되며, 고객 행동 예측, 시장 동향 파악, 비즈니스 성과 최적화 등 다양한 분야에서 활용됩니다.