빅데이터 분석을 위한 기술
1. 연관 규칙
서로 연관된 규칙을 찾는 것이다.
기저귀를 사는 사람이 맥주도 사는가
2. 유형 분석
항목들을 특성에 따라서 분류하는 분석이다.
쇼핑몰 이용자 중에 분야별로 관심의 영역으로 분류
3. 유전자 알고리즘
생물의 진화 과정을 기반으로 한 최적화 탐색 방법.
과거의 이론에서는 해결할 수 없었던 문제에 생물 진화의 과정을 모방함으로써
근삿값에 가까운 해답을 신속하게 찾아낼 수 있다. (출처: 컴퓨터인터넷IT용어대사전)
4. 기계학습
머신러닝이라고 많이 표현하고, 데이터 훈련을 통해서 학습 시키고,
그 학습에 의해서 추가적인 데이터의 분류 또는 판단할 수 있다.
다수의 개와 고양이의 사진을 보여주고 나서 새로운 사진으로 보여주고 맞출 수 있다.
5. 회귀분석
회귀분석(regression analysis)은 매개변수 모델(parametric model)을 이용하여 통계적으로 변수들 사이의 관계를 추정하는 분석방법이다. 주로 독립변수(independent variable)가 종속변수(dependent variable)에 미치는 영향을 확인하고자 사용하는 분석방법이다. (생화학백과)
두개의 항목간의 상관 관계가 있는가? 상관이 있는지의 의미다.
예를 들면 날씨가 추워지면 따뜻한 라떼의 판매량이 증가하는가?
6. 감정분석
글을 보고 글쓴이의 감정을 분석한다.
방법으로는 글에는 형용사 같은 단어들을 사용하는데, 그런 형용사들에 점수를 매기고
빈도를 조사해서 감정을 판단한다.
예를 들어, 소셜에 올라온 댓글을 보고, 제품의 평가를 가늠해본다.
7. 소셜네트워크 분석
수학의 그래프 이론을 이용하여 사람, 그룹, 데이터 등 객체 간의 관계 및 관계 특성 등을 분석하고 시각화하는 측정 기법. (출처: IT용어사전)
빅데이터의 3가지 요소
데이터, 기술, 인력
데이터 – 축적되어지고 있는 데이터 또는 추가적으로 필요에 의해서 쌓는 데이터가 필요
기술 – 어떤 알고리즘을 통해서, 어떻게 분석을 할 것인지 그리고 이를 위해서 얼마나 많은 양의 데이터가 얼마나 빠른 속도로 처리되어야 하는지. 이를 가능케 해주는 기술 필요
인력 – 시스템 구축을 위한 인력, 대용량 데이터 축척 및 처리, 데이터 분석을 위한 인력
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