빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 텍스트 마이닝 텍스트 마이닝은 대량의 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고 이해하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 자연어 처리 (NLP), 통계 분석, 기계 학습 등을 활용하여 텍스트로부터 유용한 정보를 도출하는 데 중점을 둡니다. 다양한 응용 분야에서 텍스트 마이닝 기술은 인사이트를 얻고 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 텍스트 마이닝의 주요 단계와 기술적 측면을 살펴보겠습니다. 1. 텍스트 수집 (Text Collection): 텍스트 마이닝의 시작은 대량의 텍스트 데이터를 수집하는 단계입니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 나올 수 있으며, 웹 스크래핑, 문서 색인화, 소셜 미디어, 로그 파일 등에서 추출됩니다. 2. 텍스트 전처리 (Text Preprocessing): 수집한 텍스트 데이터는 정제되고 구조화되어야.. 2023. 11. 18. 연관분석의 장단점 연관분석은 데이터 간의 상관관계를 찾아내는 강력한 도구로, 여러 분야에서 활용되고 있지만 장단점을 고려하는 것이 중요합니다. 연관분석의 장점: 1. 쉬운 해석: 연관분석은 간단하면서 직관적인 결과를 제공하므로, 비전문가도 쉽게 해석하고 활용할 수 있습니다. 이는 비즈니스 의사 결정에 큰 도움이 됩니다. 2. 실시간 분석 가능: 알고리즘이 비교적 단순하고 직관적이기 때문에, 대량의 데이터에서도 비교적 빠르게 연관성을 찾아낼 수 있습니다. 이는 실시간 분석이 가능하게 만듭니다. 3. 마케팅 응용: 상품 추천이나 광고 타겟팅 등 마케팅 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있습니다. 소비자 행동을 이해하고 상품의 연관성을 파악하여 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다. 4. 신속한 의사 결정: 데이터에서 패턴을 신속.. 2023. 11. 17. 연관분석(Association Analysis) 연관분석(Association Analysis)은 데이터 간의 연관 관계를 찾아내는 데이터 마이닝 기법 중 하나입니다. 이는 특히 대량의 데이터에서 숨어있는 유용한 정보나 패턴을 찾을 때 유용하게 활용됩니다. 연관분석은 비즈니스, 마케팅, 재고 관리 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 연관분석의 주요 개념과 특징: 1. 지지도 (Support): 연관분석의 첫 번째 개념은 지지도입니다. 지지도는 전체 거래 중 특정 아이템 집합이 얼마나 자주 발생하는지를 나타냅니다. 높은 지지도를 가진 아이템 집합은 일반적으로 더 흔하게 발생하는 패턴이라고 볼 수 있습니다. 2. 신뢰도 (Confidence): 신뢰도는 특정 아이템 집합이 발생했을 때 다른 아이템 집합이 함께 발생하는 정도를 나타냅니다. 높은 신뢰도.. 2023. 11. 16. SOM(자기 조직화 지도, Self-Organizing Map) SOM(자기 조직화 지도, Self-Organizing Map)은 신경망 알고리즘 중 하나로, 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중의 하나입니다. SOM은 데이터를 저차원 그리드에 효율적으로 매핑하는 데 사용되며, 데이터의 유사성을 보존하면서 데이터를 시각화하거나 클러스터링 하는 데 유용합니다. 다음으로 SOM에 대해 자세히 설명해 보겠습니다. 1. SOM의 동작 방식: SOM은 2차원 또는 1차원 그리드로 구성된 뉴런 또는 노드의 네트워크로 생각할 수 있습니다. 각 노드는 가중치 벡터와 연결되어 있으며, 이 가중치 벡터는 입력 데이터 공간과 매핑된다. 초기에는 가중치가 무작위로 설정됩니다. 2. 학습 단골: SOM의 핵심 아이디어는 경쟁적 학습과 자기 조직화입니다. 입력 데이터.. 2023. 11. 11. 이전 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 ··· 40 다음
