✅ 빅데이터 가치 선정의 어려움
데이터 활용 방식
: 빅데이터의 재사용이나 재조합, 다목적용 데이터 개발 등이 일반화되면서 특정 데이터를 누가, 언제, 어떻게. 어디서 활용하는지 알 수 없게 되었기 때문에 가치 선정이 어려움
가치 창출 방식
: 기존에 없던 새로운 가치를 창출함에 따라 그 가치를 선정하기 어려움
분석 기술의 발전
: 데이터 분석 기술의 발전으로 가치 잇는 데이터와 가치 없는 데이터의 경계를 나누기 어려움.
오늘의 가치 없는 데이터가 내일은 가치 있는 데이터가 될 수 있기에 빅데이터의 가치 산정을 어려움.
✅ 7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉
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연관규칙 학습
: 어떤 변인 간에 주목할 만한 상관 관계가 있는지를 찾아내는 방법
: 연관 규칙 학습은 연관 분석 혹은 장바구니 분석으로도 불리며 고객이 구매한 물품들을 분석하여 품목 사이에 어떠한 규칙이 있는지 찾아내는 분석 기법 -
유형 분석
: 새로운 사건이 속할 범주를 찾아내는 방법
: '이 사용자가 어던 특성을 가진 집단에 속하는가?'와 같은 문제를 해결하는 방법 -
유전 알고리즘
: 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 메커니즘을 통해 점진적으로 진화시켜 나가는 방법 -
기계 학습 = 머신러닝
: 훈련 데이터로부터 학습한 알려진 특성을 활용해 예측하는 데 초점을 둔 방법
예) 스팸메일 필터링 -
회귀 분석
: 독립 분석를 조작하면서 종속변수가 어떻게 변하는지를 보며 두 변인의 관계를 파악하는 방법 -
감정 분석
: 특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석하는 방법
: 비정형 데이터 마이닝의 대표적인 기법 중 하나로, 텍스트 파일로 단어를 추출하고 추출된 단어의 긍정, 부정을 선별하여 글을 쓴 사람의 감정을 분석하는 분석 방법 -
소셜 네트워크 분석
: 사회 관계망 분석으로도 불리며, SNS 같은 온라인 공간에서 유저 사이의 팔로워, 팔로잉 관계를 분석하여 영향력이 있는 사람을 찾아내어 기업의 효율적인 마케팅이나 범죄 수사에서 공범을 찾는 등 다양한 분야에서 활용 가능
