프로세스 관점의 데이터마이닝, 수행단계

프로세스 관점의 데이터 마이닝

데이터마이닝의 수행단계
1. 데이터마이닝 프로젝트의 목적 확인
2. 분석에서 사용될 데이터 획득 : 대량의 데이터베이스에서 무작위로 표본 추출, 데이터베이스에서 데이터를 합치기 등
3. 데이터를 탐색, 정제, 전처리 : 데이터의 범위, 그래프 통한 확인, 데이터의 일관성 확인
4. 데이터 축소, supervised 의 경우 데이터를 학습용(training) 데이터, 평가용(test) 데이터, 검증용(validation) 데이터으로 분할 : 불필요 변수 제거, 변수를 변환, 새로운 변수 생성
5. 데이터마이닝 분석유형 선택 : 분류, 예측, 군집 중 어떤 것으로 할 것인가 결정
6. 데이터마이닝 기법 선택 : 회귀분석, 신경망모델, 계층적 군집분석 중 어떤 기법을 쓸 것인지 결정
7. 알고리즘 적용, 데이터마이닝 작업 수행 : 알고리즘 내 변수, 세부 선택 조건 등 다양한 변인들을 적용. 평가용 데이터를 이용하여 피드백
8. 알고리즘 결과 해석 : 검증용 데이터를 이용 최종 선택한 알고리즘을 평가
9. 모형 활용 : 모형을 운영시스템과 통합, 실제 레코드들을 적용하여 운영

("비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝"에서)