데이터마이닝
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데이터분석 / 데이터마이닝 / R프로그래밍 : 차이점과 관계 이해
데이터분석 / 데이터마이닝 / R프로그래밍 : 차이점과 관계 이해 데이터는 21세기의 원유라고 불릴 만큼 해를 거듭할수록 그 중요성이 커지고 있다. 원유는 땅속에서 채취된 상태 그대로의 액체 탄화수소 혼합물을 뜻한다. 이걸 정제하여 만든 휘발유, 경유, 등유 등의 다양한 제품을 석유라고 총칭하는 게 일반적이다. 석유는 20세기 산업화와 경제 성장의 핵심 동력이 됐다. 데이터 역시 마찬가지다. 분석 과정을 거쳐야 비로소 의미 있는 가치로 바뀐다. 데이터분석 (Data analysis) 데이터를 분석하여 유용한 정보를 만드는 모든 과정을 의미한다. 목적에 따라서 데이터를 모으고 정리한 뒤 각종 모델을 적용해 패턴을 찾고 결과를 해석해 새.......
데이터 사이언스 vs 데이터마이닝 차이 빅데이터 분석전문가 되려면?
데이터 사이언스 vs 데이터마이닝 차이 빅데이터 분석전문가 되려면? 데이터가 중요해진 시대에서 데이터 사이언스(Data Science)와 데이터 마이닝(Data Mining)은 자주 언급되는 개념이에요. 하지만 두 개념이 비슷해 보이면서도 다소 차이가 있어 헷갈리는 경우가 많죠. 오늘은 두 개념의 차이점과 실제 활용법을 쉽게 설명해볼게요. 1. 데이터 사이언스란? 데이터 사이언스는 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 광범위한 분야예요. 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 것뿐만 아니라, 통계학, 머신러닝, 인공지능(AI) 등의 다양한 기술을 활용하여 데이터를 해석하고 의미 있는 결론을 도출하는 것이 목표예요. 데이터 사이언스의 주요 역.......
텍스트마이닝 & NLP 알고리즘
텍스트마이닝 & NLP 알고리즘 : 언어 데이터 속 인사이트를 찾아서 디지털 시대에 텍스트 데이터는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 소셜 미디어 게시물, 이메일, 고객 리뷰, 뉴스 기사 등 다양한 형태의 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 것이 중요해졌습니다. 이런 과정에서 핵심 역할을 하는 것이 텍스트마이닝과 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 텍스트마이닝 & NLP 개념 그리고 주요 알고리즘에 대해 살펴보겠습니다. ▶ 텍스트마이닝 & NLP 알고리즘 목차 1. 텍스트마이닝과 NLP의 개념 2. 텍스트마이닝과 NLP의 주요 알고리즘 3. 텍스트마이닝과 NLP의 활용 사례 4. 텍스.......
데이터마이닝 주요 기법과 활용 사례
우리는 데이터를 21세기의 새로운 석유라고 부릅니다. 매일 생성되는 방대한 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아내고 이를 활용하는 과정이야말로 비즈니스와 기술의 핵심이기때문입니다. 이 과정에서 주목받는 기술이 바로 데이터마이닝(Data Mining)입니다. 이번 글에서는 데이터마이닝 주요 기법과 활용 사례를 살펴보겠습니다. 데이터마이닝이란? 데이터마이닝은 방대한 데이터 속에서 의미있는 패턴, 관계, 규칙을 발견하는 과정입니다. 단순히 데이터를 분석하는 것이 아니라, 데이터를 통해 예측하거나 의사결정을 지원하는 데 목적이 있습니다. ▶ 데이터마이닝의 의미 : 숨겨진 정보를 찾아내는 데이터 탐구를 의미합니다. ▶ 데이터.......
