데이터 마이닝이란 무엇인가요? 데이터 마이닝과 기존 분석 방법의 차이점은 무엇입니까?

데이터 마이닝(영어: Datamining)은 데이터 탐색 및 데이터 마이닝이라고도 번역됩니다. 이는 데이터베이스의 지식 발견(영어: Knowledge-Discovery in Databases, 통칭: KDD)의 한 단계입니다. 데이터마이닝이란 일반적으로 대량의 데이터 속에 숨겨진 정보를 알고리즘을 통해 찾아내는 과정을 말한다. 데이터 마이닝은 일반적으로 컴퓨터 과학과 관련되며 통계, 온라인 분석 처리, 지능 검색, 기계 학습, 전문가 시스템(과거 경험 법칙에 의존) 및 패턴 인식과 같은 다양한 방법을 통해 위의 목표를 달성합니다.

데이터 마이닝과 기존 데이터 분석(예: 쿼리, 보고서, 온라인 애플리케이션 분석)의 본질적인 차이점은 데이터 마이닝은 명확한 가정 없이 정보를 마이닝하고 지식을 발견하는 것입니다. 알려지지 않음, 효과적, 실용적이라는 세 가지 특성을 가져야 합니다.

데이터 마이닝에 대한 자세한 내용은 CDA 데이터 분석 과정을 참조하는 것이 좋습니다. CDA 데이터 분석가의 과정 내용은 데이터 마이닝 프로세스 문제를 해결하는 수평적 능력 개발과 데이터 마이닝 알고리즘 문제를 해결하는 수직적 능력 개발을 모두 고려합니다. 학생들은 데이터 거버넌스의 근본부터 생각하고 디지털 작업 방식을 통해 비즈니스 문제를 탐색하며 '문제 발생 시 조정 방법'이 아닌 근접 원인 분석, 거시 근본 원인 분석 및 기타 수단을 통해 비즈니스 프로세스 최적화 도구 또는 알고리즘 도구를 선택해야 합니다. " 가방". 무료 체험 레슨을 예약하려면 클릭하세요.