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데이터 마이닝은 많은 양의 데이터를 분석하여 패턴과 지식을 발견합니다. 실제로 데이터 마이닝은 데이터 검색 또는 지식 검색이라고도합니다.
데이터 마이닝은 통계, 기계 학습 (ML), 인공 지능 (AI) 및 방대한 양의 데이터 (종종 데이터베이스 또는 데이터 세트)를 사용하여 가능한 한 자동화되고 유용한 방식으로 패턴을 식별합니다.
데이터 마이닝은 무엇을합니까?
데이터 마이닝은 설명과 예측의 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다. 첫째, 데이터 마이닝은 데이터의 패턴을 분석하여 얻은 통찰력과 지식을 설명합니다. 둘째, 데이터 마이닝은 인식 된 데이터 패턴의 설명을 사용하여 향후 패턴을 예측합니다.
예를 들어 여러 종류의 식물을 식별하는 방법에 대한 쇼핑 웹 사이트에서 쇼핑 웹 사이트를 탐색 하는 데 시간을 할애했다면 해당 웹 사이트의 배경에서 작동하는 데이터 마이닝 서비스는 프로필과 관련된 검색 내용을 기록합니다. 2 주 후에 다시 로그인하면 웹 사이트의 데이터 마이닝 서비스에서 이전 검색에 대한 설명을 사용하여 현재 관심 분야를 예측하고 식물 식별에 대한 책을 포함하는 맞춤형 쇼핑 권장 사항을 제공합니다.
데이터 마이닝의 작동 방식
데이터 마이닝은 알고리즘이나 컴퓨터 나 처리 방법을 알려주는 명령 세트를 사용하여 데이터 내의 다양한 유형의 패턴을 발견합니다. 데이터 마이닝에 사용되는 다양한 패턴 인식 방법에는 클러스터 분석, 이상 탐지, 연관 학습, 데이터 종속성, 의사 결정 트리, 회귀 모델, 분류, 이상치 탐지 및 신경 네트워크가 있습니다.
데이터 마이닝을 사용하여 모든 종류의 데이터에서 패턴을 설명하고 예측할 수 있지만 많은 사람들이 가장 자주 접하는 방법을 모르는 경우에도 향후 구매 가능성을 예측하기 위해 구매 선택 및 행동 패턴을 설명하는 것이 좋습니다 결정.
예를 들어, Facebook이 항상 온라인에서 무엇을보고 있는지 어떻게 알게되었는지, 방문한 다른 사이트 또는 웹 검색과 관련하여 뉴스 피드에 광고를 표시했는지 궁금한 적이 있습니까? Facebook 데이터 마이닝은 브라우저에 저장된 정보를 사용하여 이전의 Facebook 서비스 사용을 기반으로하는 패턴에 대한 자체 지식과 함께 쿠키 와 같은 활동을 추적하여 사용자가 관심을 가질만한 제품이나 오퍼링을 발견하고 예측합니다.
어떤 종류의 데이터를 처리 할 수 있습니까?
서비스 나 상점 (실제 상점에서는 데이터 마이닝도 사용함)에 따라 귀하와 귀하의 패턴에 대한 놀라운 양의 데이터를 마이닝 할 수 있습니다. 귀하에 대해 수집 된 데이터에는 운전하는 차량의 유형, 거주지, 여행지, 구독하는 잡지 및 신문, 그리고 결혼 여부와 같은 정보가 포함될 수 있습니다. 또한 자녀가 있는지, 취미가 무엇인지, 어떤 밴드인지, 정치적 성향, 온라인 구매 여부, 실제 매장에서 구매 한 항목 (종종 고객 충성도 보상 카드를 통해), 공유하는 세부 정보 등을 결정할 수 있습니다 소셜 미디어에서의 삶에 대해.
예를 들어 십대를 대상으로하는 소매 업체 및 패션 기반 간행물은 Instagram 및 Facebook과 같은 소셜 미디어 서비스에서 데이터 마이닝 사진의 통찰력을 활용하여 십대 쇼핑객 또는 독자에게 유혹 될 패션 트렌드를 예측합니다. 데이터 마이닝을 통해 발견 된 통찰력은 매우 정확하여 일부 소매 업체는 구매 선택의 매우 구체적인 변화를 기반으로 여성이 임신할지 여부를 예측할 수도 있습니다. 이 소매상 인 Target은 구매 기록의 패턴을 토대로 아기 제품에 대한 쿠폰을 젊은 아가씨에게 우송하여 가족에게 이야기하기 전에 임신 사실을 알려주는 방식으로 임신 예측에있어 매우 정확한 것으로보고되었습니다.
데이터 마이닝은 어디 에나 있지만, 구매 습관, 개인 선호도, 선택, 재정 및 온라인 활동에 대해 발견되고 분석 된 많은 정보는 고객 경험을 향상시키기 위해 상점 및 서비스에서 사용됩니다.