데이터마이닝의 등장배경, 기법 및 사례

소개

데이터마이닝의 등장배경과 기법을 알아보고,
국내외 데이터마이닝의 활용사례를 5가지로 분석하였습니다.

목차

1. 데이터 마이닝이란?

2. 데이터 마이닝의 등장 배경

3. 데이터 마이닝의 목표

4. 데이터 마이닝의 기법
1) 분류 분석
2) 예측
3) 연관성 추출
4) 군집화

5. 데이터 마이닝 분석 과정
1) DELPA의 진행과정
2) SEMMA의 진행 과정

6. 국내외의 데이터 마이닝 활용사례
1) LG CNS의 마케팅 활용 사례
2) 리쿠르트의 비즈니스 모델 발굴 활용사례
3) 규유에몬의 시장개척 활용사례
4) 모바일 게임 플랫폼 사업자인 DeNA의 사례
5) 뷰티케어 업체인 Kao의 사례

참고자료

본문내용

데이터 마이닝이란 대량 데이터로부터 유용한 정보나 패턴을 추출하는 기법으로서, Gartner Group에서는 ‘대량의 데이터 집합으로부터 수학적인 패턴(규칙, 연관성, 상관관계, 추세, 예측모형 등)을 찾아내고 분석하는 프로세스’로 정의한다. 즉, 대량의 데이터로부터 유용한 정보와 그에 버금가는 지식을 추출하고 의사결정에 도움을 주기 위해 통계적, 수학적 기법과 인공지능(Artificial Intelligence), 기계 학습(Machine Learning) 기술을 이용하는 프로세스라고 할 수 있다.
데이터 마이닝은 컴퓨터 과학과 통계학의 연장선상에 있고, 대용량 데이터베이스로부터 이전에 잘 알려지지 않은 유용한 정보를 추출하기 위해 이 두 부분에서의 더욱 진보된 기법을 활용한다. 여기서 이전에 잘 알려지지 않은 정보라는 것은 상식적인 내용을 대상으로 하는 것이 아니라 새로운 정보를 대상으로 한다.
이러한 데이터 마이닝이 최근 주목 받고 있는 이유는 크게 두 가지 요인 때문이다. 첫 번째 요인은 급격히 변화하고 있는 비즈니스 환경과 지속적으로 진보하고 있는 정보기술로 인한 것이다. 인터넷과 디지털로 대변되는 21세기 정보화 사회에서는 여러 가지 새로운 현상들이 나타난다(박진희·정환묵, 2009). 소비자가 과거에 비해 엄청나게 많은 정보를 접하고, 또한 전자상거래를 통한 소비자와 생산자와의 직접적인 연결 가능성 등은 새로운 소비패턴의 등장을 초래하였다. 이미 많은 분야에서 시장이 포화상태에 접어든 것도 새로운 현상 중의 하나이다. 시장의 포화상태에서는 시장 점유율을 늘이기가 매우 어려우며, 이를 극복하기 위하여 일대일 마케팅(one-to-one marketing)을 수행할 필요성이 크게 증가하였으며, 데이터 마이닝을 통하여 여러 가지 새로운 일대일 마케팅 방법을 개발하는 방법이 크게 인기를 누리고 있다. 또한, 소비패턴의 다양화에 따른 새로운 시장의 형성이 있다. 새롭게 형성된 시장에서는 기존의 비즈니스모델이 비효율적이며 새로운 상황에 맞는 새로운 모델이 필요하다.

참고자료

· 박진희․정환묵, T-알고리즘을 이용한 연관규칙의 효과적인 감축, 한국지능시스템학회 논문지, 제19권, 제2호, 2009.
· 서정민, 데이터 마이닝, BSC, 그리고 BPM 기반의 6시그마 방법론에 관한 연구, 울산대학교 대학원 논문, 2005.
· 송영미, Data Mining 기법을 활용한 효율적 보험사기 적발 모형 연구, 홍익대학교 대학원 논문, 2009.
· 유재학 외, 연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격 탐지의 심층 분석, 한국정보처리학회 추계발표대회 논문집, 제15권 제2호, 2008.
· 이성욱, 한국기업의 빅데이터 현황 및 걸림돌, 2015.
· 이종수, 데이터마이닝을 이용한 골드미스 예측모형에 관한 연구, 계명대학교 대학원 논문, 2009.
· 이혜정, 병렬처리를 이용한 효과적인 수량 연관규칙에 관한 연구, 순천향대학교 대학원 박사학위논문, 2007.
· 지원철. 빅데이터 시대의 데이터 마이닝, 민영사, 2017.
· 한국정보화진흥원, 세계 속의 빅데이터 – 2015 Big Data 활용기업 Global Trends, 2015.