데이터 마이닝은 일반적으로 인공 지능, 통계, 기계 학습 등의 분야의 기술과 방법을 사용합니다. , 대형 데이터베이스에 숨겨진 유용한 정보를 추출하여 사용자에게 이해하기 쉬운 방식으로 제공하여 의사 결정을 내리고 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.
데이터 마이닝은 금융, 의료, 소매, 통신 등 다양한 애플리케이션을 갖추고 있습니다. 기업이 시장 동향, 고객 기반, 상호 관계 규칙 등 중요한 정보를 파악하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 마이닝은 기업이 고객의 요구와 행동을 더 잘 이해하고 제품 설계 및 마케팅을 지원할 수 있도록 지원합니다.
데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 유용한 정보와 지식을 추출하여 기업 의사 결정에 중요한 지원을 제공하는 강력한 정보 처리 도구입니다.
데이터 마이닝 기능:
1. 분류: 데이터 마이닝의 분류는 주로 서로 다른 속성 분류에 따라 분석 객체를 정의하고 서로 다른 클래스 그룹을 설정합니다. 이것은 데이터 마이닝의 일반적인 기능 중 하나입니다.
2. 추정: 서로 다른 관련 속성 데이터의 연속성 값을 기준으로 속성 간의 종속성을 찾아 특정 속성에 대해 알 수 없는 연속성 값을 이해하고 얻습니다. 일반적으로 회귀 분석이나 신경망과 같은 알고리즘이 필요합니다.
3. 예측: 예측의 목적은 다른 속성의 값을 기준으로 특정 속성의 값을 예측하는 것입니다. 이는 데이터 마이닝의 중요한 기능 중 하나이며 의사 결정자가 향후 추세와 변화를 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 상관 분석: 데이터 상관 관계는 데이터에서 중요한 발견 지식입니다. 둘 이상의 변수 사이에 일정한 규칙성이 있는 경우 연관이라고 합니다. 관계형 분석의 목적은 데이터에서 숨겨진 관계형 네트워크를 찾는 것입니다.
5. 클러스터 분석: 클러스터 분석은 감독되지 않은 학습이라고도 하며, 동일한 특징을 가진 대상을 객관적으로 분류하기 위한 것입니다.