데이터 마이닝

⛏️ 데이터 마이닝 (Data Mining)

데이터 마이닝은 대규모의 데이터 속에서 이전에는 알려지지 않았지만, 의미 있고 유용한 패턴, 규칙, 관계를 찾아내는 과정입니다. 마치 광산(Mine)에서 금(가치 있는 정보)을 캐내는(Mining) 것과 같다고 해서 붙여진 이름입니다.

데이터 마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 기술 등이 융합된 분야로, 데이터 기반 의사결정의 핵심적인 역할을 합니다.

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⚙️ 데이터 마이닝의 주요 기법

데이터 마이닝은 분석의 목적에 따라 다양한 기법을 사용합니다.

• 분류 (Classification) : 데이터를 미리 정의된 그룹이나 범주로 나누는 기법입니다. (예: 고객의 신용 등급을 '우수', '보통', '위험'으로 분류)
• 군집화 (Clustering) : 미리 정의된 그룹 없이, 데이터의 유사성을 기반으로 비슷한 데이터들을 그룹으로 묶는 기법입니다. (예: 비슷한 구매 패턴을 가진 고객 그룹을 찾아냄)
• 연관 규칙 분석 (Association Rule Mining) : 데이터 항목들 간에 함께 발생하는 규칙을 찾아내는 기법입니다. "기저귀를 산 사람이 맥주도 함께 사더라"는 장바구니 분석이 대표적인 예입니다.
• 예측 (Prediction / Regression) : 과거 데이터를 기반으로 미래의 연속적인 값을 예측하는 기법입니다. (예: 내일의 주가 예측, 특정 제품의 미래 수요 예측)
• 이상 탐지 (Anomaly Detection) : 대부분의 데이터와 다른 패턴을 보이는 특이한 데이터를 찾아내는 기법입니다. (예: 신용카드 사기 거래 탐지)

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🆚 머신러닝과의 관계

데이터 마이닝과 머신러닝은 매우 밀접한 관련이 있으며, 종종 혼용되기도 합니다. 데이터 마이닝이 데이터 속에서 인사이트를 발견하는 전체 과정에 더 중점을 둔다면, 머신러닝은 그 과정에서 사용되는 알고리즘과 모델링 기술에 더 중점을 둡니다. 즉, 머신러닝은 데이터 마이닝을 수행하기 위한 핵심적인 도구라고 볼 수 있습니다.

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💡 기술사 핵심 Point

• 데이터 마이닝 프로젝트는 일반적으로 CRISP-DM과 같은 표준 방법론을 따릅니다. (업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개)
• 데이터 마이닝의 성공은 분석 모델의 성능뿐만 아니라, 분석 결과가 실제 비즈니스에 어떻게 적용되어 가치를 창출하는가에 달려있습니다.
• 데이터 마이닝을 통해 발견된 패턴이 우연에 의한 것인지, 통계적으로 유의미한 것인지를 검증하는 과정이 매우 중요합니다.