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빅데이터 분석 방법

category Data Science/빅데이터 2018.03.08 20:46

1. 연관규칙 학습(Association rule learning)

 - 변인들 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법

 - '커피를 구매하는 사람이 탄산음료를 더 많이 사는가?'

 - 상관관계가 높은 상품을 함께 진열

 - 시스템 로그 분석을 통해 침입자나 유해 행위자 색출


2. 유형분석(Classification tree analysis)

 - '이 사용자는 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가?'

 - 새로운 사건이 속하게 될 범주를 찾는다.

 - 기존 자료를 바탕으로 만들어진 분류가 미리 갖춰져 있어야 한다.

 - 문서를 분류하거나 조직을 그룹으로 나눌 때 사용


3. 유전 알고리즘(Genetic algorithms)

 - '최대 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?'

 - '응급실에서 의사를 어떻게 배치하는 것이 가장 효율적인가?'

 - '연료 효율적인 차를 개발하기 위해 어떻게 원자재와 엔지니어링을 결합해야 하는가?'

 - 일정수준의 마케팅 비용으로 최대의 수익을 얻으려고 마케팅믹스를 수행할 경우사용

 - 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 메커니즘을 통해

   점진적으로 진화시켜 나가는 방법


4. 기계학습(machine learning)

 - '기존의 시청 기록을 바탕으로 시청자가 가장 보고싶어하는 영화가 무엇인가?'

 - 훈련 데이터로부터 학습한 알려진 특성을 활용해 '예측'하는 일에 초점


5. 회귀분석(Regression analysis)

 - '구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는가?'

 - '사용자의 만족도가 충성도에 어떤 영향을 미치는가?'

 - '이웃들과 그 규모가 집값에 어떤 영향을 미치는가?'


6. 감정분석(Sentiment analysis)

 - '새로운 환불 정책에 대한 고객의 평가는 어떤가?'

 - 특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석

 - 고객의 코멘트를 받아 서비스를 개선하거나 SNS에 나타는 의견을 바탕으로

   고객이 원하는 것을 찾아 낼 때 사용


7. 소셜 네크워크 분석(Social network analysis)

 - '특정인과 다른 사람이 몇촌 정도의 관계인가?'

 - 이를 통해 오피니언 리더(opinion leader), 즉 영향력 있는 사람을 찾아낼 수 있다.

 - 고객들 간에 소셜 관계를 파악


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