데이터 마이닝 : 뜻과 정의, 분석기법, 활용사례 (Feat.쉬운 설명)

데이터 마이닝: 뜻과 정의, 분석기법, 활용사례 (Feat.현직자)

 

데이터 마이닝은 산더미 같은 빅데이터 속에서 필요한 데이터를 채굴, 즉 데이터를 찾아내는 작업입니다.

 

그럼 바로 이해하기 쉽게,

데이터 마이닝의 뜻과 정의, 분석기법, 활용사례를 알아보도록 하겠습니다!

 

 

목차
1. 데이터 마이닝의 뜻과 정의
2. 데이터 마이닝의 분석기법
3. 데이터 마이닝의 활용사례
4. 현직자의 고찰

 

 

 

 

1. 데이터 마이닝의 뜻과 정의

 

데이터 마이닝(Data Mining)은 데이터(Data)와 채굴(Mining)의 합성어입니다.

 

데이터 마이닝은  조직에 축적된 대규모 데이터에서 패턴, 규칙, 관계 등을 발굴해 내는 기술인 것입니다.

 

기존 통계분석으로 파악하기 어려운 데이터의 규칙성을 찾아내고, 이를 의사 결정에 활용할 수 있게 합니다.

 

 

 

2. 데이터 마이닝의 분석기법

• 군집화 (Clustering)
• 연관 규칙 학습 (Association Rule Learning)
• 예측 모델링 (Predictive Modeling)

 

 

2.1. 군집화 (Clustering)

군집화는 비슷한 특징을 가진 데이터를 그룹으로 묶어주는 기법입니다.

 

예시) 고객의 구매 이력 등을 분석하고 비슷한 특성을 가진 고객들을 한 그룹으로 묶어서, 개인별 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

 

2.2. 연관 규칙 학습 (Association Rule Learning)

연관 규칙 학습은 상품 판매 데이터와 같이 여러 개의 항목이 함께 발생하는 규칙성을 찾아내는 기법입니다.

 

예시) 맥주와 기저귀를 함께 구매하는 경우가 많은 것을 파악하여, 맥주와 기저귀를 같이 놓는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

 

2.3. 예측 모델링 (Predictive Modeling)

예측 모델링은 과거의 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 기법입니다.

 

예시) 고객의 이전 구매 이력과 선호도 등을 바탕으로, 해당 고객이 앞으로 어떤 상품을 구매할지 예측하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

 

 

 

3. 데이터 마이닝의 활용사례

• 마케팅 분야
• 금융 분야
• 제조 분야
• 의료 분야
• 교육 분야

데이터마이닝을 통해 기업은 시장동향을 예측하거나 고객들의 행동을 파악하는 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

 

 

3.1. 마케팅 분야

기업은 데이터마이닝을 통해 고객들의 구매 패턴, 관심사, 인구통계학적 정보 등을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 수립합니다.

 

기업이 판매하는 상품들의 구매 패턴을 데이터마이닝을 통해 파악하면, 이에 기반하여 해당 상품을 구매한 고객들에게 유사한 상품을 추천하거나, 광고를 타겟팅하여 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

 

3.2. 금융 분야

금융 기관은 대출 채권 등의 상품을 판매할 때, 고객들의 신용점수, 소득, 자산 등의 정보를 분석하여 대출 가능성 등을 파악합니다.

 

또한, 금융시장의 변동성 예측을 위해 주가 등의 데이터를 분석하여 투자 전략을 수립하기도 합니다.

 

 

3.3. 제조 분야

제조업 분야에서는 데이터마이닝을 활용하여 생산 과정을 최적화하는 등 생산성 향상을 위한 전략을 수립할 수 있습니다.

 

예를 들어 제품 불량률을 분석하여 불량 원인을 파악하고, 이를 해결하는 대책을 수립할 수 있습니다.

 

또한 수요 예측을 통해 원자재 및 부품 등의 재고를 관리하고, 효율적인 생산 계획을 수립할 수 있습니다.

 

 

3.4. 의료 분야

의료기관은 환자들의 건강 데이터를 분석하여 질병 예측, 진단, 치료 등의 의사결정을 지원합니다.

 

예를 들어 유전자 정보를 분석하여 유전적인 질환 발생 가능성을 예측하거나, 효과적인 치료법을 제시하는 등의 연구가 진행되고 있습니다.

 

 

3.5. 교육 분야

학생들의 학습 데이터를 분석하여 학생들의 학습 패턴을 파악하고, 이를 통해 개별 맞춤형 학습 지원 방안을 마련할 수 있습니다.

 

학생들의 출석률, 성적, 학업적 행동 등을 분석하여 학교 내 교육 환경 개선 방안을 제시할 수 있습니다.

 

 

 

4. 현직자의 고찰

"모바일 이벤트는 2,30대를 타깃으로 하는 게 마케팅 효과가 좋을 거야"

 

지금까지 조직의 업무가 감에 의해 이루어졌다면, 앞으로는 명확한 수치에 근거한 업무처리가 일상화될 것입니다.

 

데이터 마이닝을 제대로 활용할 수 있다면, 어떤 업무에서도 수치에 기반한 의사결정을 할 수 있다는  점이 메리트입니다.

 

데이터 속에 숨겨진 상관관계를 발굴하고 기존의 프로세스를 개선함으로써 개인도 조직도 한 단계 더 성장할 수 있는 계기가 될 수 있습니다.