데이터 마이닝(Data Mining)

데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터 속에서 유의미한 패턴, 규칙, 관계를 자동 또는 반자동으로 찾아내는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 통계나 조회가 아니라, 패턴 인식, 예측 모델링, 분류, 클러스터링 등을 통해 데이터로부터 숨겨진 지식을 추출하는 기술입니다.

 

출처 : https://blog.deeplink.kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%A7%88%EC%9D%B4%EB%8B%9D-%EA%B0%9C%EC%9A%94/

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✅ 데이터 마이닝이란?

항목	설명
📌 정의	대규모 데이터 집합에서 의미 있는 패턴, 관계, 규칙 등을 발견하는 과정
🎯 목적	예측, 분류, 이상 탐지, 군집화, 연관 규칙 분석 등
🧠 기반 기술	통계학, 기계학습, 데이터베이스, 패턴 인식, AI
📊 입력 데이터	정형 또는 반정형 데이터 (주로 DB, 데이터 웨어하우스)
🛠️ 사용 도구	Python(Sklearn, XGBoost), R, RapidMiner, Weka, SAS, SQL 기반 분석 등

 

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✅ 데이터 마이닝 vs 관련 개념 비교

구분	데이터 마이닝	통계 분석	머신러닝	BI (Business Intelligence)
목적	패턴/지식 발견	가설 검증	예측/분류 학습	보고/시각화
방식	자동/반자동 규칙 추출	수학적 검정 기반	알고리즘 학습	대시보드 중심
데이터	대용량, 정형 위주	소/중규모 샘플	다양한 형태	주로 정형
사용 기술	클러스터링, 연관 규칙, 의사결정트리	회귀, 분산분석	신경망, 트리, SVM	SQL, ETL, 대시보드
출력 결과	룰, 예측모델, 군집	수치, 가설 검증	모델, 정확도	보고서, 시각화

 

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✅ 데이터 마이닝의 주요 기법

기법	설명	예시
🔍 분류 (Classification)	데이터가 어떤 클래스에 속하는지 예측	이메일 스팸 여부
🎯 예측 (Prediction)	미래 값을 추정	다음 달 매출 예측
📊 클러스터링 (Clustering)	유사한 데이터끼리 묶기	고객 세분화
🔗 연관 규칙 분석 (Association Rules)	항목 간의 상관관계 도출	장바구니 분석 (A 사면 B도 산다)
⚠️ 이상 탐지 (Anomaly Detection)	이상치, 비정상 패턴 탐색	신용카드 사기 감지
🧱 순차 패턴 분석	시간 순서에 따른 패턴 발견	구매 이력 기반 상품 추천

 

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✅ 데이터 마이닝의 활용 분야

분야	활용 예시
🔔 마케팅	고객 세분화, 추천 시스템, 캠페인 타겟팅
🏦 금융	신용평가, 이상거래 탐지, 금융 리스크 예측
🏥 의료	질병 예측, 환자 분류, 치료 성공률 분석
🏪 리테일	장바구니 분석, 재고 최적화
🌐 IT 서비스	사용자 행동 분석, churn 예측, 로그 분석
⚙️ 제조	불량 예측, 설비 고장 탐지

 

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✅ 장점과 한계

✔️ 장점

• 대량의 데이터에서 숨겨진 지식을 자동 추출
• 비즈니스 의사결정 지원
• 마케팅, 추천, 보안, 품질 예측 등 광범위한 응용 가능

❌ 한계

• 해석 어려움: 일부 결과는 설명 가능성이 낮음 (특히 복잡한 모델)
• 정확도 과신 위험: 과적합/데이터 편향 가능성
• 사전 데이터 준비(ETL, 정제)가 매우 중요하고 비용 큼
• 개인정보, 윤리 문제 고려 필수

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✅ 요약: 데이터 마이닝 정리표

항목	설명
핵심 키워드	패턴, 규칙, 예측, 분류, 군집화
기술 기반	통계 + 머신러닝 + DB
주요 기법	분류, 예측, 연관규칙, 클러스터링, 이상탐지
차별점	기존 데이터로부터 숨겨진 패턴을 찾음
사용 도구	Python, R, RapidMiner, SQL, Weka 등
응용 분야	마케팅, 금융, 의료, 제조 등