정의:

데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 유의미한 패턴과 지식을 추출하는 과정입니다.

설명:

데이터 마이닝은 데이터베이스, 통계학, 인공지능 등의 기술을 활용하여 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 기술입니다. 이 과정은 데이터의 수집, 정제, 분석, 해석의 단계를 포함하며, 다양한 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터 간의 숨겨진 관계를 발견합니다. 데이터 마이닝은 기업이 고객 행동을 예측하거나 시장 동향을 분석하는 데 도움을 줄 수 있으며, 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 소매업체는 데이터 마이닝을 통해 고객의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 환자의 건강 데이터를 분석하여 질병의 조기 진단 및 예방에 기여할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터의 품질과 정확성에 크게 의존하므로, 데이터 전처리 과정이 매우 중요합니다. 이 기술은 빅데이터 시대에 더욱 중요성이 커지고 있으며, 데이터 과학자와 분석가들이 필수적으로 활용하는 도구 중 하나입니다.

제품:

데이터 마이닝 소프트웨어 및 도구

유형:

분석 및 예측 도구

개발사 또는 제공자:

IBM, SAS, Microsoft 등 다양한 IT 기업

출시 시기:

1990년대 초반부터 발전

주요 기능 및 특징:

패턴 인식, 예측 모델링, 군집 분석, 연관 규칙 학습 등

용도 및 활용 분야:

금융, 의료, 마케팅, 제조업 등

버전 및 구성:

다양한 상용 및 오픈 소스 소프트웨어 존재

호환성 및 연동성:

다양한 데이터베이스 및 분석 플랫폼과 연동 가능

평가 및 반응:

데이터 기반 의사결정에 필수적인 도구로 평가받음

이칭(alias):

데이터 발굴

참고:

데이터 마이닝은 빅데이터 분석의 핵심 기술로, 데이터 과학의 중요한 부분을 차지합니다.