데이터 마이닝(Data Mining)에 대해 알아보겠습니다.

Ⅰ. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?

대량의 데이터에서 유의미한 패턴, 관계, 통계적 규칙 등을 발견하고 이를 활용하여 의사결정에 도움을 주는 과정입니다.

데이터 마이닝은 데이터 분석, 통계, 인공지능, 머신러닝 등의 기술을 활용하여 복잡하고 숨겨진 데이터를 탐색하고 지식을 도출하는 데 중점을 둡니다.

Ⅱ. 데이터 마이닝(Data Mining) 주요 프로세스

 ⅰ. 문제 정의 및 목표 설정
     1) 분석 목표와 문제 정의.
     2) 데이터를 통해 얻고자 하는 정보를 명확히 설정.
 ⅱ. 데이터 수집 및 준비
     1) 다양한 데이터 소스(데이터베이스, 로그 파일, 센서 데이터 등)에서 데이터 수집.
     2) 결측값 처리, 이상값 탐지, 데이터 변환 및 정규화 등 데이터 전처리.
 ⅲ. 탐색적 데이터 분석(EDA)
     1) 데이터를 시각화하거나 통계적으로 요약하여 특징을 파악.
     2) 변수 간의 관계, 분포 및 이상치를 탐지.
 ⅳ. 모델 구축 및 학습
     1) 머신러닝 알고리즘 또는 통계적 기법을 활용하여 예측, 분류, 군집화 등 목표에 맞는 모델을 개발.
     2) 학습 데이터를 활용해 모델의 성능을 최적화.
 ⅴ. 모델 평가 및 개선
     1) 정확성, 재현율, 정밀도 등 다양한 평가지표를 통해 모델 성능 평가.
     2) 필요 시 하이퍼파라미터 튜닝 또는 데이터 추가로 모델 개선.
 ⅵ. 결과 해석 및 배포
     1) 모델의 결과를 비즈니스 목적에 맞게 해석하고 실행 가능한 인사이트를 도출.
     2) 생산 환경에 모델 배포 후 성능 지속적으로 모니터링.

Ⅲ. 데이터 마이닝(Data Mining) 주요 기법

주요 기법	설명	예시
분류(Classification)	데이터 항목을 사전 정의된 그룹(레이블)으로 분류.	스팸 메일 분류, 고객 이탈 예측
회귀(Regression)	연속형 변수의 값을 예측.	주식 가격 예측, 온도 변화 분석.
군집화(Clustering)	비슷한 속성을 가진 데이터 그룹화.	고객 세분화, 유전자 분석.
연관 분석(Association Analysis)	항목 간의 연관 규칙 발견.	장바구니 분석, 추천 시스템.
이상치 탐지(Outlier Detection)	데이터에서 비정상적인 패턴을 식별.	금융 사기 탐지, 품질 관리.

Ⅳ. 데이터 마이닝(Data Mining)  활용 분야

활용 분야	설명
마케팅 및 CRM	고객 행동 분석, 개인화 추천 시스템 구축.
금융	신용 리스크 평가, 사기 탐지.
헬스케어	질병 진단, 환자 기록 분석.
제조 및 공정 관리	생산 효율성 향상, 이상 패턴 탐지.
사회 및 환경 분석	소셜 네트워크 분석, 기후 변화 예측.

Ⅴ. 데이터 마이닝(Data Mining) 도구 및 기술

도구	데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼
Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)	SQL, Hadoop, Spark.
R
RapidMiner
Weka
SAS