[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 데이터 마이닝의 개념
데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 유용한 정보와 패턴을 찾아내는 과정이다. 비즈니스와 과학, 의료 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있으며, 데이터의 가치를 끌어내기 위한 중요한 프로세스이다. 슈퍼마켓의 판매 데이터를 분석하여 어떤 상품이 함께 구매되는 경향이 있는지를 찾아내는 것이 한 예이다.
데이터 마이닝은 다음과 같은 과정으로 데이터에서 지식을 추출한다. ① 데이터 수집(Data Collection)이다. 데이터 마이닝의 첫 번째 단계는 분석할 데이터를 수집하는 것이다. 이 데이터는 데이터베이스, 센서, 온라인 리소스 등 다양한 소스에서 얻을 수 있다. ② 데이터 전처리(Data Preprocessing)다. 수집한 데이터는 그대로는 분석에 적합하지 않은 경우가 많다. 데이터의 클리닝이나 변환을 실시하여 분석에 적합한 형태로 정돈한다. 결손 값 처리 및 데이터 정규화가 포함된다. ③ 데이터 탐색(Data Exploreration)이다. 데이터의 기본적인 특징을 이해하기 위해 데이터의 분포나 경향을 조사한다. 이를 통해 어떤 정보가 포함되어 있는지 파악하고 다음 분석 단계에 대비한다. ④ 데이터 분석(Data Analysis)이다. 데이터에 대해 다양한 분석 기법을 적용하여 패턴과 트렌드를 찾는다. 여기에는 클러스터링, 분류, 회귀분석 등의 기술이 사용된다. ⑤ 결과 해석(Result Interpretation)이다. 분석 결과를 해석하여 비즈니스 의사 결정이나 과학적인 발견에 도움을 준다. 얻은 지식을 어떻게 활용하느냐가 중요하다.
◇ 데이터 마이닝의 주요 기법
데이터 마이닝에는 몇 가지 주요 기법이 있다. ① 클러스터링(Clustering)이다. 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기술이다. 고객의 세그먼트화(segment) 등에 이용된다. ② 분류(Classification)다. 데이터를 사전 정의된 카테고리로 분류하는 기술이다. 스팸 메일의 검출이나 질병의 진단 등에 사용한다. ③ 회귀분석(Regression Analysis)이다. 데이터의 관계성을 모델링하고 수치적인 예측을 하는 기술이다. 매출 예측이나 기온 예측에 이용한다. ④ 어소시에이션 룰(Association Rule)이다. 데이터 속에 숨어 있는 규칙이나 패턴을 발견하는 기술이다. 시장바구니 분석 등에서 사용한다.
◇ 데이터 마이닝의 장점
① 의사결정 개선이다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 더 나은 의사결정을 지원한다. ② 예측 및 트렌드 분석이다. 미래의 경향과 위험을 예측하고 비즈니스 전략을 최적화 한다. ③ 패턴 발견이다. 데이터 속에 숨은 패턴이나 관계성을 발견하여 새로운 내용을 얻을 수 있다.
◇ 데이터 마이닝 응용사례
첫째, 비즈니스와 마케팅으로 ① 고객 분석이다. 고객의 구매 이력 및 행동 패턴을 분석하여 타겟 마케팅 및 캠페인 전략을 최적화 한다. ② 매출 예측이다. 과거의 판매 데이터를 사용하여 미래의 매출을 예측하고 재고 관리 및 가격을 설정한다. 둘째, 의료로 ① 질병의 진단이다. 환자의 의료 데이터를 분석하여 질병의 위험을 예측하고 조기 발견 및 예방책을 강구한다. ② 치료법 최적화다. 치료 결과 및 부작용 데이터를 분석하여, 보다 효과적인 치료법을 도출한다. 셋째, 금융으로 ① 부정 검출이다. 거래 데이터를 분석하여 신용카드의 부정 이용 및 사기를 검출한다. ② 투자전략 입안이다. 시장 데이터를 분석하고 투자 위험과 수익을 평가하여 최적의 투자전략을 수립한다. 넷째, 제조업으로 ① 품질관리다. 생산 데이터를 분석하여 제품의 품질 향상이나 불량품의 원인을 특정한다. ② 유지보수 예측이다. 기계의 센서 데이터를 분석하고 고장 징후를 예측하여 적절한 유지보수를 수행한다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG코칭 및 강사
∙ ‘100세대학TV’ 크리에이터 및 강사
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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