목 차
오늘날의 디지털 데이터는 매일 약 25억 바이트의 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 이러한 풍부한 정보는 기업과 조직에 엄청난 잠재력을 제공하지만, 방대한 데이터에서 의미 있는 데이터를 추출하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 빅 데이터 분석 기술은 여기에서 유용한 통찰력을 확보하고 정보에 입각한 의사 결정을 유도하기 위한 강력한 도구와 방법론을 제공합니다. 이 블로그 게시물에서는 빅 데이터 분석 기능을 향상시키고 데이터에서 가치를 창출하는 방식을 혁신할 수 있는 세 가지 고급 기술을 자세히 살펴보겠습니다.
1. 데이터 전처리
빅 데이터 분석 여정을 시작하기 전에 데이터의 품질과 유용성을 보장하기 위해 데이터를 사전 처리하는 것이 중요합니다. 데이터 전처리에는 원시 데이터를 분석에 적합하도록 정리, 변환 및 구성하는 작업이 포함됩니다. 이 단계는 특이치를 제거하고 결과 예측값을 처리하며 데이터 수집 프로세스로 인해 발생할 수 있는 불일치를 해결하는 데 필수적입니다. 철저한 데이터 전처리에 시간을 투자함으로써 후속 분석의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 데이터 사전 처리에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
1-1. 데이터 정리
이 단계에는 관련이 없거나 중복된 데이터 점을 제거하고 오류를 수정하며 불일치를 처리하는 데이터 정리 작업 단계가 포함됩니다. 특이치 감지, 데이터 귀속 및 데이터 통합과 같은 기술을 사용하여 데이터 품질을 개선합니다.
1-2. 데이터 변환
데이터 변환은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 범주형 변수의 크기 조정, 정규화 또는 인코딩이 포함될 수 있습니다. 특징 추출 기술을 적용하여 기존의 특징에서 새로운 의미 있는 특징을 도출하여 데이터 세트의 풍부함을 향상시킬 수도 있습니다.
1-3. 데이터 통합
대부분의 경우 데이터가 여러 소스에서 수집되어 데이터 조각화가 발생합니다. 데이터 통합 기술은 서로 다른 데이터셋을 통합된 형식으로 통합하여 포괄적이고 일관된 분석을 보장합니다. 데이터 전처리에 주의를 기울임으로써 후속 분석을 위한 강력한 기반을 구축하여 통찰력의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
2. 탐색적 데이터 분석(EDA)
탐색적 데이터 분석(EDA)은 분석가가 데이터에 대한 초기 통찰력을 얻고 패턴 또는 관계를 식별할 수 있도록 하는 중요한 기술입니다. EDA에는 다양한 통계 및 그래픽 기법을 사용하여 데이터를 시각화하고 요약하는 작업이 포함됩니다. 복잡한 모델링으로 넘어가기 전에 데이터를 탐색함으로써 분석가는 적절한 분석 기법에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 잠재적인 숨겨진 패턴을 발견할 수 있습니다. 다음은 EDA에 사용되는 몇 가지 주요 기술입니다.
2-1. 데이터 시각화
그래프, 차트 및 그래프를 통해 데이터를 시각화 하면 데이터 내의 분포, 추세 및 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 산점도, 히스토그램, 상자 그림 및 열 지도는 일반적으로 데이터를 더 잘 이해하기 위해 데이터 시각화 하는 데 사용됩니다.
2-2. 통계량
평균, 중위수, 표준 편차 및 백분위수와 같은 요약 통계량을 계산하면 데이터의 양적 요약을 제공합니다. 이러한 통계량은 데이터 분포의 중심 경향, 분산 및 전체 모양을 식별하는 데 도움이 됩니다.
2-3. 상관 분석
상관 분석은 연관성의 강도와 방향을 수량화 하여 변수 간의 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 추세선이 있는 상관 행렬과 산점도는 변수 간의 잠재적 연결을 식별하는 데 유용한 도구입니다. EDA를 수행함으로써 분석가는 데이터에 대한 귀중한 통찰력을 얻고, 잠재적인 특이치 또는 이상 징후를 식별하며, 후속 분석 단계에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
3.기계학습 알고리즘
예언적 분석을 위한 기계 학습 알고리즘 기계 리터러시 알고리즘은 빅 데이터 분석의 영역에서 필요한 도구가 되었습니다. 이러한 알고리즘은 데이터 내의 패턴과 연결을 사용하여 태어나지 않은 문제를 읽거나 한 번의 컴플라이언스를 기반으로 새로운 사례를 분류할 수 있는 예언적 모델을 만듭니다. 기계 리터러시 알고리즘의 힘을 사용하면 협회가 폐기된 패턴을 발견하고, 정확한 예측을 하고, 의사 결정 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 빅 데이터 분석에 광범위하게 사용되는 기계 사용능력 알고리즘이 있습니다.
3-1. 의사 결정 트리
의사 결정 트리는 의사 결정 규칙을 기반으로 예측을 수행하기 위해 트리와 같은 모델을 생성하는 단백질 알고리듬입니다. 다중 기능을 가진 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 특히 효과적이며 해석 가능한 지각력을 제공할 수 있습니다.
3-2. 랜덤 포레스트
랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 결합하여 강력한 앙상블 모델을 형성합니다. 그들은 고차원적인 데이터를 처리하는 것이 뛰어나고 예언적인 섬세함을 가지고 있습니다. 랜덤 포레스는 가장 영향력 있는 변수를 연결하는 데 도움이 되는 점 유의성 순위도 제공합니다.
3-3. SVM(Support Vector Machines)
SVM은 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 강력한 알고리즘입니다. 데이터를 더 높은 차원의 공간으로 매핑하고 서로 다른 클래스를 최대한 분리하는 최적의 초평면을 찾습니다. SVM은 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 효과적이며 큰 기능 공간을 처리하는 기능으로 알려져 있습니다.
4. 빅 데이터의 잠재력
빅 데이터 시대에 고급 분석 기술을 활용하는 것은 귀중한 통찰력을 추출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 데이터 전처리에 투자하고, 탐색적 데이터 분석을 수행하고, 기계 학습 알고리즘의 힘을 활용함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 발휘하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
이러한 기술을 수용하면 기업은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 프로세스를 최적화하며 끊임없이 진화하는 빅 데이터 분석 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다. 빅 데이터의 진정한 힘은 그 양에 있는 것이 아니라 빅 데이터에서 도출하는 실행 가능한 통찰력에 있다는 점을 기억하십시오.