데이터마이닝 이란?

데이터마이닝은 간단하게는 "대용량의 데이터로부터 그 안에 숨겨져있는 의미있는 지식을 찾아내는 과정"이라고 설명할 수 있습니다. 위키백과에서는 아래와 같이 좀 더 자세한 설명(정의)하고 있으니 참고하세요. 

데이터 마이닝(Data Mining)은  대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙(rule)이나 패턴(Pattern)을 찾아 내는 것이다. 다른 말로는 KDD(데이터베이스 속의 지식 발견(Knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. 이를 위해서, 데이터 마이닝은 통계석에서 패턴인식에 이르는 다양한 계량 기법을 사용한다.

다양한 데이터마이닝 정의를 살펴보고 싶다면 여기 를 클릭하세요.
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데이터마이닝 분석 방법 정리

데이터마이닝의 분석의 종류는 분류, 군집, 연관규칙 등으로 소개할 수 있습니다.
그 외에도 개인화 추천 등의 분석도 추가될 수 있습니다.

분류분석 : 목표 필드의 값을 찾는 모델을 생성한다. 과거의 데이터를 입력으로 하여 분류 모델을 생성하고 새로운 데이터에 대하여 분류값을 예측한다. 

군집분석 : 데이터를 여러가지 속성(변수)들을 고려하여 성질이 비슷한 몇 개의 집합으로 구분하는 분석 기법이다. 분류 분석과는 달리 목표 변수를 설정하지 않는다. (따라서, 분류는 supervised learning[교사학습]이라고 하고, 군집분석은 unsupervised learning[비교사학습]이라고도 한다.)

연관규칙 : 장바구니 분석이라고도 한다. 인터넷 쇼핑몰 및 오프라인 매장 등에서 고객이 한번에 구입하는 상품들을 분석하여 함께 판매되는 패턴이 강한 연관된 상품들을 찾는다. 예를 들어, [A.데이터마이닝 개론] 이라는 도서를 구입한 사람들은 [B.최신 마케팅 기술]이라는 교재를 함께 구입한다. 라는 패턴을 분석할 수 있고 이를 바탕으로 A도서를 구입한 고객에서 B도서의 구입을 추천할 수 있다. 

연속패턴 : 연관규칙과 유사하다. 연관규칙에 시간 정보를 추가하여 순차적인 구입 패턴을 분석하는 방법이다. 예를 들어, 노트북을 구입한 사람들은 1달 정도 후에 노트북 받침대를 구입한다 라는 패턴을 찾을 수 있다. 이 규칙을 바탕으로 노트북을 구입한 고객들에게 노트북 받침대를 추천할 수 있다.


데이터마이닝 동영상 강좌

[1] Goole TechTalk에서 제공하는 데이터마이닝 강좌 (강좌명 : Stat202) [강좌보기]
스탠포드 대학교 David Mease 교수의 데이터마이닝 강좌입니다. 총 13개의 강좌로 구성되어 있습니다.

[2] 방송통신대학의 데이터마이닝 강좌입니다. [강좌보기]
데이터마이닝의 개론을 쉽게 이해할 수 있도록 강의합니다.

데이터마이닝 알고리즘 정리

데이터마이닝 분석에서 사용되는 주된 알고리즘들을 설명합니다.
상세보기를 클릭하면 각 알고리즘에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.

SVM (Support Vector Mahine) 상세보기
EM (Expectation Maximization) 상세보기
K-Means (K-평균) 상세보기 
CF (Collaborative Filtering) 상세보기   


분석방법에 대한 설명 자료들 

http://ai-times.tistory.com/270
연관규칙탐사 소개 (포항공대 전치혁 교수님)

http://ai-times.tistory.com/286
나이브베이지안 분류의 개념에 대한 설명


데이터마이닝 관련 자료들

월마트의 데이터마이닝 활용 [관련자료보기]

데이터마이닝 소개 기사 (2001년 5월) [관련자료보기]

MS-SQL 에서의 BI 기능 설명 동영상 [관련자료보기]

분류와 분석의 차이점 [관련자료보기]


데이터마이닝 분석 툴(프로그램)

데이터마이닝을 위한 다양한 상용 프로그램 및 연구용 프로그램들이 있습니다.
아래에 프로그램들을 나열해보았습니다.

[1] SPSS Clementine (상세보기)
[2] SAS E-Miner (Enterpise Miner) (상세보기)
[3] WEKA (상세보기)
[4] See5.0 (상세보기)

그럼, 가장 많이 사용되는 데이터마이닝 툴은 무엇일까? 2004년 통계자료 (상세보기)


데이터마이닝 실습 동영상

[1] Weather 데이터를 사용한 의사결정트리 분류 분석 (WEKA, Clementine) [관련자료보기]


데이터마이닝 추천 도서(교재)

[1] 데이터마이닝 (사이텍미디어 / 신택수,홍태호 공역 / 2009년 3월 / 24,000원)  
Data Mining for Business Intelligence (원서)를 번역한 도서이다. 2009년에 출간되었다.

[2] 데이터마이닝 개념 및 기법 (자유아카데미 / 박우창,승현우,용환승,최기헌 공역 / 2004년 4월 / 30,000원)
원서를 읽는 것도 괜찮다. 

[3] CRM을 위한 데이터마이닝 (대청미디어 / 알렉스 버슨 저 / 2000년 10월 / 25,000원)
자세한 수식 및 알고리즘 보다는 CRM에 응용하는 측면에서 각 분석기법들을 쉽게 설명하고 있다.

[4] 데이터마이닝 (대청미디어 / 1999년 10월)
두껍지 않은 책으로 부담없이 읽을 수 있다. 데이터마이닝의 도입서로서 읽으면 좋다.
요즘은 품절되어 구입할 수 없어 아쉽다.

[5] 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터마이닝 (신택수, 홍태호 공역 / 사이텍미디어)
관련 PPT 자료 바로가기


데이터마이닝 관련 연구실 (대학원)

[1] http://dmlab.snu.ac.kr/
     서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실 (조성준 교수님)

[2] http://kdd.snu.ac.kr/index.html
      서울대학교 데이터 마이닝 및 데이터베이스 연구실 (심규석 교수님)

[3] http://cs.sungshin.ac.kr/~jpark/
     성신여자대학교 컴퓨터학과 데이터마이닝 연구실 (박종수 교수님)



데이터마이닝 관련 사이트 및 블로그 글들

[1] http://freesearch.pe.kr/   
     데이터마이닝 관련 자료들 정리, EM알고리즘 구현 : http://freesearch.pe.kr/1262

[2] http://datamining.dongguk.ac.kr/lectures/Fall2008/dm/dm_notes_v0.5.pdf
     [참고] 여러가지 데이터마이닝 기법 분석 정리문서 자료설명

[3] http://adeuxist.egloos.com/
     인공지능, 데이터마이닝 관련 블로그

[4] http://adeuxist.egloos.com/971440
     연관규칙 Apriori 알고리즘


데이터마이닝 소개(발표) 자료(PPT 등)

2006년 11월에 학부 강의(인공지능)에서 대략적으로 소개하기 위해 만들었던 자료입니다.

2007년 데이터마이닝 소개 한글 자료 (비공개)



인터넷에서 검색한 자료입니다.

 

데이터마이닝 관련 기사

[1] 1990년대 후반 전자신문의 기사 [데이터마이닝 기술 소개]

요즘 베드민턴의 재미에 빠졌습니다.

참고할 만한 동영상을 찾아 올려봅니다.

혼복 시범경기 동영상인데 보는 것만으로도 도움이 되는 것 같습니다. 

 
아래는 <요넥스배> 30대 A조 결승 동영상입니다.

엑셀 2003 버전을 주로 사용하다가 엑셀 2007 버전을 사용하려고 하면
필요한 기능이 어디에 있는지 찾기 힘들때가 많습니다.

오히려 2003 버전이 편하게 느껴질 때도 있지만, 이제 다들 2007을 사용하는 분위기라서 2003만을 고집할 수는 없을 것 같습니다. (2007 파일은 2003에서 호환이 안되니 어쩔 수 없이 2007을 사용해야 하네요...)

2003 버전의 기능이 2007 버전의 화면에서 어디에 있는지 찾아주는 좋은 자료가 있어 소개합니다.

http://mapoedu.seoul.go.kr/Info/Info_Knowhow_View.asp?txtSeq=143

위 자료에 보시면 파일이 첨부되어 있습니다.
다운로드 하여 압축을 풀고 실행하시면 플래시가 실행됩니다. 

플래시가 실행되면 [Start] 버튼을 누릅니다. 그러면 2003 화면이 나타나는데, 이때 원하는 기능을 2003화면에서 클릭합니다. 그러면 플래시는 해당되는 2007의 메뉴를 찾는 과정을 동영상으로 보여줍니다.

매우 좋은 자료이네요.

2003 버전의 메뉴 구성

2007 버전의 메뉴 구성