빅데이터 활용 기본 테크닉
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- Basic Techniques for Big Data Utilization; 빅데이터 활용 기본 테크닉
- 빅데이터로 비즈니스 문제를 풀 때 자주 쓰는 일곱 가지 기본 분석 기법
ADsP 과목 1 '데이터의 가치와 미래'의 세부항목 '비즈니스 모델'에서 다루는 내용이다. 시험에서는 기법 이름 자체보다 "어떤 질문에 어떤 기법을 쓰는가"를 묻는 경우가 많다. 아래 일곱 가지는 ADsP 교재 분류를 따른 것이다.
| 테크닉 | 핵심 질문 | 예시 |
|---|---|---|
| 연관 규칙 학습(Association Rule Learning) | 어떤 변인들 사이에 주목할 만한 상관관계가 있는가? | 커피를 사는 고객은 탄산음료도 함께 많이 사는가? 장바구니 분석으로 진열·묶음 판매를 정한다. 연관 분석 참고 |
| 유형 분석(Classification Tree Analysis) | 이 대상은 어느 범주(집단)에 속하는가? | 이 사용자는 어떤 특성을 가진 고객 집단에 속하는가? 문서를 주제별로 분류하고, 조직을 그룹으로 나눈다. 의사결정 나무 등 분류 기법을 쓴다 |
| 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) | 최적화가 필요한 문제의 해를 어떻게 찾는가? | 최대 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 편성해야 하는가? 택배 차량을 어떻게 배치해야 가장 효율적인가? 자연 선택·돌연변이처럼 해를 점진적으로 진화시킨다 |
| 기계 학습(Machine Learning) | 훈련 데이터로 학습한 특성을 바탕으로 무엇을 예측할 수 있는가? | 시청자의 기존 시청 기록을 바탕으로, 보유 중인 영화 가운데 가장 보고 싶어 할 영화를 추천한다. 기계 학습 참고 |
| 회귀 분석(Regression Analysis) | 독립변수를 조작할 때 종속변수가 어떻게 변하는가? | 구매자의 나이가 구매하는 차량 유형에 어떤 영향을 주는가? 고객 만족도가 충성도에 어떤 영향을 미치는가? 회귀 분석 참고 |
| 감정 분석(Sentiment Analysis) | 특정 주제에 대해 사람들이 어떤 감정(긍정·부정)을 드러내는가? | 새로운 환불 정책에 대한 고객 평가는 어떠한가? 상품 리뷰나 댓글의 긍정·부정을 판별한다. 오피니언 마이닝이라고도 한다 |
| 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis) | 사람들 사이의 관계에서 누가 영향력이 큰가? | 고객 간 소셜 관계를 파악하고 영향력 있는 사람(오피니언 리더)을 찾아 마케팅에 활용한다. 관계를 노드와 링크로 표현해 중심성을 잰다 |
- "함께 산다", "동시에 일어난다"는 연관 규칙 학습이다.
- "어느 집단에 속하는가"는 유형 분석(분류)이다. 정답 범주가 미리 정해져 있다는 점에서 군집 분석과 다르다.
- "최적의 편성·배치·경로"는 유전 알고리즘이다.
- "영향을 주는가", "얼마나 변하는가"는 회귀 분석이다.
- "평가가 좋은가 나쁜가", "긍정인가 부정인가"는 감정 분석이다.
- "관계", "영향력 있는 사람"은 소셜 네트워크 분석이다.
- 예시 질문을 보고 알맞은 테크닉을 고르는 문제(특히 유전 알고리즘의 편성·배치 예, 회귀 분석의 영향 예)
- 감정 분석과 소셜 네트워크 분석처럼 SNS 데이터를 쓰는 두 기법의 구분
- 연관 규칙 학습과 유형 분석의 혼동