빅데이터 활용 기본 테크닉 7가지

1) 연관규칙학습(Association Learning): 변인들간에 주목할 만한 상관관계가 있는지 ---정형데이터 

  예: 우유를 사는 남자들이 맥주를 함께 구입하는지?

 

2) 유형분석(Classification Analysis): 문서분류, 조직그룹핑 등 특성에 따라 분류 하여 해결할 때 ---정형데이터 

 예: 이 사용자는 어떤 특성을 가진 집단인가?

 

3) 유전자 알고리즘(Generic Algorityhms) : 최적화, 효율성을 위하여 자연선택, 돌연변이 등 매커니즘을 통해 점진적으로 진화  ---정형데이터 

예: 응급실에 의료진을 어떻게 배치해야 효율적인가?

 

4) 기계학습(Machine Leanrning): 훈련데이터로 학습한 특성으로 예측하는 방법 ---정형데이터 

예: 넷플릭스

 

5) 회귀분석(Regression Analysis): 선형함수로 수치데이터 분석,  독립변수X의 움직임을 통해 종속변수Y의 변화를 파악, 여러차례로 걸치면 Deep learning으로 연결 ---정형데이터 

예: 나이가 구입에 미치는 영향

 

6) 감정분석(Sentiment Analysis) : 특정 주제, 소셜미디어의 의견, 논평을 통한 서비스 개선 시 감정을 분석 ---비정형데이터 

예: 새로운 환불정책에 대한 고객평가는 ?

 

7) 소셜네트워크 분석, 사회관계망분석(Social Network Analysis): 특정인, 영향력있는 사람으로 관계망 파악  

예: 고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어있나?

 

일부출처: 데이터DU, 2022데이터분석준전문가 ADsP