문) 데이터마이닝
답)
1. 정보의 가치 발견 통한 기업 의사결정 지원 데이터 마이닝 개요
가. 데이터마이닝(Data Mining)의 정의
- 대용량의 데이터로부터 알려지지 않는 정보, 패턴을 찾아 기업 의사결정에 활용하려는 데이터분석 및 지식 발견 과정
나. 데이터 마이닝의 추진 배경
비즈니스 측면 : 비즈니스 모델 예측을 통한 고객 행동 예측 및 패턴분석
비즈니스 모델 분석을 통한 수익 극대화 및 고객만족도 증가
정보기술 측면 : OLAP으로 발견하지 못한 데이터간의 관계를 분석하여
효과적인 의사결정 지원
2. 데이터 마이닝의 주요기법 및 절차
가. 데이터 마이닝의 주요기법
기법 주요내용 활용사례
의사결정나무 기준값근거분류및예측모델생성 우수고객 분류모형
신경망 반복적학습을통한패턴도출 연체자 예측
연관성분석 데이터안의 항목간 종속관계도출 장바구니 분석
연속규칙 연관규칙에 시간관련 정보가포함 신차구입후 Navi구매
군집화 유사한특성을지닌데이터 그룹화 고객분류 마케팅
나. 데이터마이닝 절차
단계 세부내용 고려사항
현황분석 마이닝목적정의,주제영역도출,사전지식준비 전략연계
데이터센터 필요한데이터의위치,형태,완전성파악및통합
데이터정제 데이터의모호성과중복성제거,오류값보정 데이터무결성
데이터변환 불필요데이터삭제및신규파생데이터생성 파생,잔여Data
데이터마이닝 데이터마이닝기법을 선택하고 수행 설명력,효율성
해석및평가 결과해석및비즈니스에 활용하고평가함 지속적피드백
3. 데이터마이닝의 적용사례 및 고려사항
가. 은행의 대출심사, 보험의 보험금 지급심사, 증권의 주각예측
통신의 통화상세레코드분석, 유통의 물동량 예측 등에 활용
나. 수집된 고객 정보의 불확실성에 의해 분석이 왜곡되는 경우가 많음
때문에 분석의 정확성 보다는 기초 데이터의 내실을 기하는 방안 강구
끝.
