데이터 웨어하우징 및 데이터 마이닝

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

데이터 분석 및 데이터베이스 관련 학문 분야 학생, 데이터 마이닝 알고리즘 이해와 실무 적용을 위한 준비자

난이도: 중간 (이론적 개념과 알고리즘 구현 병행)

핵심 요약

• 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우징과 결합되어 패턴 발견, 클러스터링, 연관 규칙 등 다양한 분석을 수행하며, k-means, FP-Tree 등 알고리즘을 활용합니다.
• 클러스터링은 데이터 그룹화를 위한 핵심 기법으로, 분할형 클러스터링과 계층형 클러스터링의 차이를 이해해야 합니다.
• 연관 규칙 분석에서 Support, Confidence와 자주 발생하는 아이템 세트의 정의가 핵심이며, FP-Tree 알고리즘은 효율적인 데이터 처리를 위한 기법입니다.

섹션별 세부 요약

1. 데이터 마이닝 기본 개념 및 응용

• 데이터 마이닝은 대규모 데이터베이스에서 유의미한 정보 추출을 목표로 하며, 고객 행동 분석, 시장 규칙 발견 등이 주요 응용 분야입니다.
• k-means 알고리즘은 주어진 데이터 포인트를 클러스터로 분류하는 과정에서 초기 중심점 설정, 반복적 거리 계산이 핵심 단계입니다.

2. 클러스터링의 목적과 유형

• 클러스터링은 데이터 웨어하우징에서 데이터 구조 정리 및 분류에 필수적이며, 분할형과 계층형으로 구분됩니다.
• 분할형 클러스터링은 전체 데이터를 고정된 수의 그룹으로 분류하는 반면, 계층형 클러스터링은 계층 구조로 데이터 계층화합니다.

3. 의사결정 트리와 분류

• 의사결정 트리는 분류 및 예측 모델로, 트리 구조의 노드를 통해 데이터를 분할합니다.
• 모니터링 알고리즘은 데이터의 특징을 기반으로 트리 생성하며, 분류 문제는 지도 학습과 비지도 학습으로 구분됩니다.

4. FP-Tree 알고리즘

• FP-Tree는 빈도가 높은 아이템 세트를 효율적으로 저장하며, 데이터 압축과 연관 규칙 추출에 사용됩니다.
• FP-Tree 생성 단계는 데이터의 빈도 계산 → 전향 트리 구축 → 연관 규칙 도출 순으로 진행됩니다.

5. 데이터 마트와 데이터 웨어하우징

• 데이터 마트는 특정 부서나 주제에 초점을 맞춘 데이터 저장소로, 전용형, 공통형, 집합형으로 분류됩니다.
• 데이터 웨어하우징은 OLAP(온라인 분석 처리)과 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)의 차이를 명확히 하여 분석 중심으로 설계됩니다.

6. 연관 규칙 및 데이터 처리

• 연관 규칙의 핵심 지표는 Support, Confidence로, 자주 발생하는 아이템 세트를 기반으로 규칙을 도출합니다.
• 데이터 웨어하우징은 데이터베이스와 달리 시간적, 역사적 데이터 저장에 특화되어 있습니다.

결론

• 데이터 마이닝 알고리즘(k-means, FP-Tree)과 데이터 웨어하우징 개념(OLAP/OLTP, 데이터 마트)을 이해하면 실무 분석 및 시험 대비에 효과적입니다.
• 연관 규칙 분석은 Support와 Confidence의 계산을 통해 실제 데이터에서 유의미한 패턴을 추출하는 데 중요합니다.
• FP-Tree 알고리즘은 대규모 데이터 처리 효율성을 높이는 데 핵심이며, 클러스터링 기법은 데이터 그룹화의 기초입니다.