KDD 분석 단계별 세부내용들

 

데이터셋 선택은 KDD 분석의 첫 번째 단계입니다. 데이터셋은 분석의 목표와 범위를 고려하여 적절하게 선택해야 합니다. 데이터셋의 크기, 품질, 적합성 등을 고려하여 분석에 필요한 데이터를 선택해야 합니다.

1. 데이터 전처리

데이터 전처리는 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 정제하고 가공하는 단계입니다. 데이터 전처리에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

결측값 처리: 데이터에 존재하는 결측값을 처리합니다.
이상치 처리: 데이터에 존재하는 이상치를 처리합니다.
데이터 변환: 데이터의 형태나 단위를 변환합니다.
표준화: 데이터의 분포를 일정하게 조정합니다.

2. 데이터 변환

데이터 변환은 데이터 마이닝을 수행하기 전에 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계입니다. 데이터 변환에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

특성 선택: 데이터에서 유용한 특성을 선택합니다.
특성 추출: 데이터에서 새로운 특성을 추출합니다.
특성 축소: 데이터의 차원을 줄입니다.

3. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 데이터에서 유용한 패턴이나 지식을 발견하는 단계입니다. 데이터 마이닝에는 다음과 같은 방법이 사용됩니다.

분류: 데이터를 서로 구분하는 규칙을 찾습니다.
회귀: 데이터의 관계를 모델링하여 예측을 수행합니다.
군집화: 데이터를 유사한 그룹으로 분류합니다.
연관 분석: 데이터 간의 관계를 파악합니다.
이상 탐지: 데이터에서 이상한 패턴을 찾습니다.

4. 결과 평가

데이터 마이닝을 통해 발견한 패턴이나 지식의 유용성을 평가하는 단계입니다. 결과 평가에는 다음과 같은 방법이 사용됩니다.

정확도: 모델이 예측을 올바르게 수행한 비율을 측정합니다.
재현율: 모델이 실제 양성인 데이터를 양성으로 예측한 비율을 측정합니다.
민감도: 모델이 실제 양성인 데이터를 모두 양성으로 예측한 비율을 측정합니다.
F1 스코어: 정확도와 재현율의 조화 평균을 측정합니다.
KDD 분석 방법론은 데이터 마이닝을 수행하기 위한 체계적인 프로세스입니다. 각 단계를 주의 깊게 수행하여 유용한 지식을 발견할 수 있습니다.