데이터 마이닝이 비즈니스 인텔리전스에 도움이 되는 방법

데이터는 21세기 기업 경제에 활력을 불어넣는 생명의 혈통입니다. 그리고 단순히 언급만 하면 기발한 시나리오를 떠올리게 할 수 있지만 사실 데이터는 삶의 모든 영역에서 인간의 생산성을 여는 열쇠입니다. 기후 변화, 비즈니스 실패, 전염병 및 작물 생산은 모두 올바른 데이터 통찰력으로 이해할 수 있습니다. 데이터 가용성은 문제 해결에서 학습 탄젠트를 단축합니다.

시장에 적합한 제품을 찾는 것이 기업에 중요한 것처럼 , 미래에 대비하고 자급자족할 수 있는 벤처를 위한 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝 도 중요합니다. 미래의 로드맵, 제품 개발 및 수익 바퀴를 굴리는 수많은 비즈니스 프로세스에 도움이 됩니다. 따라서 이 기사에서는 데이터 마이닝 및 비즈니스 인텔리전스 , 데이터 마이닝의 중요성 , 원활한 수익 흐름을 보장하기 위해 데이터 마이닝이 수행되는 방법과 관련된 주제를 명확하게 설명합니다.

비즈니스에서 데이터 마이닝 이란 무엇입니까 ?

비즈니스에서 데이터 마이닝 의 중요성은 원시 데이터를 의미 있고 소비 가능하며 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 데 사용된다는 것입니다. 데이터 엔지니어는 소프트웨어를 사용하여 소비자 분석에 도움이 되는 패턴을 찾습니다. 데이터 세트는 전략, 판매 개선 조치 및 마케팅 캠페인 최적화에 대한 후속 조치를 위해 수익 라인에 영향을 미치는 관련 메트릭을 발굴하는 것과 비교됩니다.

데이터 작업 간의 주제가 겹치는 특성으로 인해 데이터 마이닝은 종종 혼동되어 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스와 상호 교환적으로 사용됩니다. 그러나 각 용어는 서로 다릅니다.

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출하는 프로세스를 말하며 데이터 분석은 추출된 정보에서 패턴을 찾는 데 사용되는 프로세스입니다. 데이터 분석에는 데이터 검사, 정리, 변환 및 모델링과 같은 단계가 포함됩니다. 목적은 정보를 찾고, 추론을 하고, 그에 따라 행동하는 것입니다. 계속해서 데이터 마이닝과 비즈니스 인텔리전스 간의 차이점을 살펴보겠습니다 .

데이터 마이닝 및 데이터 분석과 같은 프로세스는 비즈니스 인텔리전스로 수렴되어 조직이 제품 및 서비스에 대한 사용 가능하고 입증 가능한 정보를 생성할 수 있도록 지원합니다.

비즈니스 인텔리전스에서 데이터 마이닝은 어떻게 사용됩니까?

비즈니스 분석 및 인텔리전스를 위해 데이터 마이닝을 사용하는 방식 은 비즈니스 마다 다릅니다. 그러나 이 비즈니스 프로세스 관리에는 거의 철장으로 남아 있는 구조가 있습니다. 여기에서 살펴보겠습니다.

비즈니스 이해

비즈니스 분석을 위해 데이터 마이닝을 수행 하고 있고 성공하기를 원한다면 데이터 마이닝의 목적을 식별하는 것부터 시작하십시오 . 계획의 후속 단계에서는 새로 발견된 데이터 비트를 사용하는 방법을 다룰 수 있습니다. 데이터 마이닝 알고리즘을 아이디어화하는 것은 데이터 마이닝의 목적을 간결하게 강조하지 않는 아주 어려운 작업이 될 것입니다.

데이터 이해

데이터 마이닝 의 목적을 알게 된 후에 는 데이터 를 만지고 느낄 때입니다. 데이터를 저장하고 수익을 창출하는 방법은 기업만큼 다양할 수 있습니다. 데이터를 생성, 선별, 분류 및 상업화하는 방법은 기업 IT 전략 및 관행에 달려 있습니다.

데이터 준비

비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝을 육성하는 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나로 간주되는 회사 데이터는 전문가의 처리가 필요합니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 특정 속성에 따라 정리 및 모델링하는 것 외에도 비 IT 전문가가 해석할 수 있는 읽을 수 있는 형식으로 변환합니다.

데이터 모델링

데이터의 숨겨진 패턴을 해독하기 위해 통계 알고리즘이 배포됩니다. 수익 메트릭을 향상시킬 수 있는 관련 추세를 찾는 데 많은 시행착오가 있습니다.

데이터 평가

데이터 모델링과 관련된 단계는 불일치에 대해 현미경으로 평가해야 합니다. 모든 도로는 (반드시) 운영을 합리화하고 이익을 증대시킨다는 것을 기억하십시오.

구현

마지막 단계는 관찰 가능한 방식으로 결과에 따라 행동하는 것입니다. 권장 사항에 대한 현장 시험은 소규모로 시범 운영한 다음 검증 시 지점으로 확장해야 합니다.

이제 이정표의 축적이 지상 현실로 증류되는 방법을 알고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝 의 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다 .

데이터 마이닝 기술 개요

이 섹션에서는 데이터 마이닝 사다리의 각 단계와 향후 성장을 위한 디딤돌 역할을 하는 방법을 살펴보겠습니다.

분류

이것은 데이터 속성을 사용하여 정보를 분류하여 이해할 수 있는 공모를 유도하는 복잡한 절차입니다. 이에 대한 참조로, 비즈니스 데이터 마이닝의 예는 슈퍼마켓 데이터를 사용하여 식료품, 유제품 등과 같은 범주로 정보를 그룹화할 수 있습니다. 이 데이터에 태그를 지정하고 연구하면 사용자가 각 항목에 대한 고객 선호도를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클러스터링

이전 단계와 유사하게 들릴 수 있지만 차이점이 있습니다. 클러스터 그룹은 분류 그룹처럼 구조적으로 정의되지 않습니다. 예를 들어 특정 식료품, 이전의 경우 유제품 대신 먹을 수 있는 항목, 먹을 수 없는 항목, 부패하기 쉬운 제품 등이 될 수 있습니다.

연결 규칙

여기에서 링크 변수를 사용하여 패턴을 추적합니다. 슈퍼마켓의 예를 계속하면 식료품(식용)을 구매하는 고객이 과일(썩기 쉬운)도 구매할 가능성이 더 높다는 것을 의미할 수 있습니다. 이 사실을 확인하면 상점 소유자는 고객 선택에 따라 선반을 항목화할 수 있습니다.

회귀 분석

회귀는 광부가 집합에서 서로 다른 변수 간의 관계를 결정하는 데 도움이 됩니다. 미래 사건의 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 슈퍼마켓 매장의 경우 사업주는 계절적 수요, 경쟁 및 공급망 문제를 기반으로 가격대를 설정할 수 있습니다.

이상 감지

마지막 데이터 마이닝 기술 에는 이상값 식별이 포함됩니다. 설명해야 하는 데이터에는 항상 이상이 있습니다. 예를 들어, 슈퍼마켓 구매자의 대부분은 우연히 여성이지만 1월에 일주일 동안 남성으로 대체되었습니다. 왜요? 균형 잡힌 접근을 위해 이러한 이상값을 연구해야 합니다.

앞서 언급한 기술은 비즈니스 운영 에서 데이터 마이닝이 사용되는 방식 을 명확하게 합니다. 이 부분을 끝내면서 우리는 데이터 마이닝과 비즈니스 인텔리전스 가 서로 밀접한 관련이 있으며 서로를 보완한다는 결론을 내릴 수 있습니다.

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