지금부터는 빅데이터 활용 테크닉에 대해 공부를 시작해 보겠다.
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빅데이터 활용 테크닉
1. 연관 규칙 학습(Association rule Learning)
- 어떤 변수 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법
ex) 슈퍼에서 상관관계가 높은 상품을 함께 놓는 형태
2. 유형 분석 (Classification tree Analysis)
- 사용자들이 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가? 와 같은 문제를 해결하고자 할 때 사용
- 문서를 분류하거나, 조직을 그룹으로 나눌 때, 또는 온라인 수강생들을 특성에 따라 분류할 때 사용.
3. 유전 알고리즘 (Genetic algorithms)
- 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 매커니즘을 통해 점진적으로 진화시켜 나가는 방법.
ex) 최대 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?
연비가 좋은 차를 개발하기 위해 어떤 원자재와 엔지니어링을 결합해야 하는가?
4. 기계학습 (machine Learning)
- 훈련 데이터로부터 학습한 알려진 특성을 활용해 예측하는 방법
ex) 메일의 스팸 메일 필터 기법
사용자의 기호를 학습해 추천 서비스 제공
5. 회귀분석 (Regression Analysis)
- 독립변수를 변화하며, 종속변수가 어떻게 변하는지를 보면서 두 변수간에 관계를 파악하는 방법
ex) 소비자의 만족도가 충성도에 미치는 영향
구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 주는가?
6. 감정 분석 (Sentiment Analysis)
- 특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석
ex) 새로운 환불 정책에 대한 고객 평가는 어떤가?
7. 소셜 네트워크 분석(Social network analysis) = 사회관계망 분석(SNA)
- 특정 인물과 다른 사람이 몇 촌 정도의 관계인가를 파악할 때, 영향력 있는 사람을 찾아낼 때 사용
ex) 고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나?
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