데이타마이닝

4)Data Mining

답)

1.정보의 가치발견 통한 기업 의사결정 지원 데이터 마이닝의 개요

  가.데이터 마이닝(Data Mining)의 정의

   -대용량의 데이터로부터 알려지지 않은 정보,패턴을 찾아 기업 의사결정에 활용하려는 데이터 분석 및 지식 발견 과정

 

  나.데이터 마이닝 추징 배경

   1)비지니스 측면: 비즈니스 모델 예측을 통한 고객 행동 예측 및 패턴 분석, 수익 극대화 ,고객 만족도 향상

   2)정보기술 측면:OLAP로 발견하지 못한 데이터간 관계를 분석하여 효과적인 의사결정 지원

 

2.데이터 마이닝 기법 및 절차                

 가.데이터 마이닝 절차

  1)현황분석: 준비작업,목적정의,비즈니스 목적 파악

  2)데이터 선택(Sampling) : 필요한 데이터의 위치,형태파악 및 통합

  3)데이터 정제(Modify): 모호성과 중복 제거, 오류값 보정 (데이터 무결성)

  4)데이터 변환: 불필요한 데이터 삭제,신규파생 데이터 생성

  5)데이터 마이닝(Modeling): 마이닝 기법 선택 수행. 해석 가능한 모델 선정

  6)해석 및 평가(Assess): 마이닝 결과 해석.실제 마케팅에 활용. (지속적 피드백)

나.데이터 마이닝 기법

  

기법	내용	활용사례
의사결정 나무(Decision Tree)	기준값 근거 분류 및 예측 모델 생성	우수고객 분류 모형
신경망(Neural Network)	반복적 학습을 통한 패턴도출	연체자 예측
연관성 분석(Association)	데이터 안의 항목간 종속관계 도출	장바구니 분석
연속 규칙(Sequence)	연관규칙에 시간관련 정보 포함	신차 구입후 NAVI 구매
군집화(Clustering)	유사한 특성을 지닌 데이터를 그룹화	고객 분류 마케팅

 

3.데이터 마이닝의 적용 사례 및 고려사항

 가. 은행의 대출심사,보험의 보험금 지급심사,증권이 주가 예측

    통신의 통화상세 레코드 분석, 유통의 물동량 예측 등에 활용

 나.수집된 고객 정보의 불활실성에 의해 분석이 왜곡되는 경우가 많음

    고로 분석의 정확성 보다는 기초 데이터의 내실을 기하는 방안 강구