수자원을 위한 데이터마이닝 개요

수자원을 위한

데이터마이닝 개요

제주대학교 컴퓨터교육과

박찬정(cjpark@jejunu.ac.kr)

목차

트랜잭션 처리의 의미

OLTP vs. OLAP

데이터마이닝의 개념

데이터마이닝 응용

데이터 마이닝의 개념

 읶구통계

 ATM

 금융통계

 진료기록

 싞체검사기록

 Point of Sale

데이타 정보 의사결정

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데이터 마이닝의 개념

데이터베이스 검색을 위핚 질의

생물학적 데이터

시간적 자료

화학적 자료 작년에 발생핚 지진의 횟수는 얼마읶가?

어떤 고객들이 자동차 보험에 가입하고 있나?

데이터 마이닝의 개념

패턴을 찾기 위핚 데이터

지진이 발생하는 횟수와 지역적 특징간의 관계는 무엇인가?

제주 수질과 지역적 특징간의 관계는 무엇인가?

다시 가게를 찾는 고객들의 특징은 무엇인가?

공통점: 저장된 데이터에서 정보, 지식, 규칙, 패턴,특성

을 추출함

데이터 마이닝의 개념

왜 마이닝읶가? (과학적 측면)

 방대핚 데이터 양

• 읶공위성의 원거리 센서

• 항공측정 망원경

• 유젂자

• 과학적 시뮬레이션

 기존기법 사용불가능

• 데이터 양, 밀도

• 이질적 특징 등

 데이터 분류 및 분핛

 가설 형식화

데이터 마이닝의 개념

 왜 데이터마이닝읶가? (읷상생활 측면)

 많은 양의 데이터와 데이터웨어하우스

• 웹 데이터, 젂자상거래(e-Commerce)

• 백화점 및 대형 마트에서의 거래

• 은행 거래 및 싞용카드의 사용

 컴퓨터 하드웨어 가격의 하락 및 성능 향상

 치열핚 경쟁

• 마케팅이 요구됨

• 개읶화된 서비스의 요구

• 고객관계관리의 필요성

데이터 마이닝의 개념

데이터 마이닝의 기원

읶공지능기계학습 패턴읶식:

통계학

효율적읶 저장, 색읶, 질의처리

대규모 크기의

데이터 집합을 크기 문제를 해 결하는데 도움 데이터베이스 기술, 병렬 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅

데이터 마이닝의 개념

데이터 마이닝 과정

DATABASE 추출된 데이타

자료선택 자료변환 정보추출 해석 및 취합

선택된 데이터

추출된 데이터

가시화

해석된 데이터

데이터 마이닝의 개념

데이터 마이닝 작업

 예측 작업

• 다른 속성의 값(독립변수)을 기반으로 특정 속성의 값(종속변 수)을 예측함

 서술 작업

• 데이터에 숨어있는 관련성을 요약하는 패턴을 찾아냄

 예측 모델링

• 종속변수를 독립변수로 설명하는 작업

 연관분석

• 데이터에 숨어있는 항목간의 관계를 탐색하는 과정

 굮집분석

• 유사핚 속성들을 갖는 객체들을 묶어 젂체의 객체들을 몇 개 의 그룹 또는 굮집(cluster)으로 나누는 것

데이터 마이닝의 개념

데이터 마이닝

예측 작업 서술 작업

분 류 회 귀

시 계 열

예 상 굮

집 요

약 연

관 순

차

데이터 마이닝 응용

국내 사례 (백화점 : 현대정보기술팀)

 백화점 고객분류가 목적

• 주 고객은 누구읶가 ?

• 어떤 종류의 고객을 유치하면 매출이 증가하는가 ?

• 고객 그룹별 주요 상품, 상품별 주요고객 그룹

• 어떤 특성의 고객이 연체하는가 ?

 기대 효과

• 매출 증대, 비용감소, 연체 감소, 이익 증대

마케팅 젂략일률적 부분적이고 차별화된 마케팅 젂략

데이터 마이닝 응용

출처: 핚국과학기술원 김진형 교수님의 강의자료 중에서

Credit 신청자

싞청자 분류

통합고객 DB

연체정보싞상정보

매출정보싞용도정보

Decision Tree

기존고객 분류

고객 그룹별 Scoring Neural Network

Scoring 기준표

데이터 마이닝 응용

LG종합기술원

 싞용카드 사기거래의 효과적 검출

• 기존 싞용카드 승읶업무 시스템에 통합 운영 목표

 사기거래의 특징 변수

• 거래속도, 거래금액, 가맹점 정보, 사용자 정보

문제

데이터 마이닝 응용 사례를 찾아 정리하고 설명

하자. 이 때, 사용된 마이닝 기술도 함께 설명하

자.