데이터 수집. 데이터를 금으로 바꾸는 방법과 이를 위해 Java를 사용하는 이유는 무엇입니까?

JavaRush에 대한 간행물에서 우리는 IT 분야의 직업, 틈새 및 전문 분야를 정기적으로 검토하려고 노력합니다. 우선, Java 프로그래밍 언어와 플랫폼, 그리고 이에 작성된 솔루션을 적극적으로 사용하는 사람들입니다. 오늘 우리는 데이터 마이닝(“데이터 마이닝”, “데이터 마이닝”, “심층 데이터 분석” 또는 간단히 러시아어 해석으로 “데이터 마이닝”)에 대해 이야기하겠습니다. "우리는 신을 믿습니다. 다른 모든 것을 믿으려면 데이터가 필요합니다.” 미국의 과학자이자 통계학자인 윌리엄 에드워즈 데밍(William Edwards Deming).

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 대량의 데이터를 연구하고 분석하여 그 안의 패턴과 규칙을 식별하는 여러 가지 방법을 설명하는 데 사용되는 총칭입니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학 분야 내에서 별개의 분야로 간주됩니다. 이 분야에 대한 지식과 개발의 광범위한 사용에 대해 이야기하면 기업은 데이터 마이닝을 사용하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 경우가 가장 많습니다. 기업은 소프트웨어 솔루션을 사용하여 대량의 데이터에서 패턴을 찾아 소비자 행동과 습관을 연구하여 보다 효과적인 마케팅 솔루션을 개발하고 매출을 늘리며 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 데이터 마이닝 기술은 검색 엔진 알고리즘 및 추천 시스템과 같은 최신 인공 지능 애플리케이션에 사용되는 기계 학습(ML) 모델을 구축하는 데 사용됩니다. “데이터는 있어도 정보는 없지만, 데이터 없이는 정보도 없습니다.” Daniel Keys Moran, 프로그래밍 전문가이자 작가.

데이터마이닝은 빅데이터와 어떻게 다른가요?

또한 개념으로서의 데이터 마이닝이 빅 데이터와 어떻게 다른지 즉시 명확히 하는 것도 유용할 것입니다(그런데 빅 데이터 분야에서 Java 사용에 대한 별도의 기사가 있습니다 ). 간단히 말해서, 빅데이터라는 용어는 정형 및 비정형 데이터, 수집, 저장, 분류 등 다양한 종류의 대용량 데이터의 모든 측면을 의미합니다. 데이터 마이닝은 데이터를 심층적으로 분석하여 모든 규모(대규모 및 소규모 모두)의 데이터에서 핵심 통찰력, 패턴, 유사점, 기타 정보를 추출하는 것을 의미합니다. 따라서 두 개념 모두 데이터와 관련되어 일반적으로 중복되지만 데이터 마이닝은 수집된 정보를 특정 목적으로 사용하는 것입니다. “심층적인 데이터 분석이 없으면 기업은 아무것도 보고 듣지 못합니다. 온라인에서 그들은 고속도로로 달려가는 사슴처럼 무기력하고 혼란스러워요.” 제프리 무어(Geoffrey Moore), 작가이자 경영 이론가.

응용 분야 데이터 마이닝

아시다시피 심층적인 데이터 분석은 매우 널리 사용됩니다. 가장 자주 사용되는 산업과 활동 영역을 간략하게 살펴보겠습니다.

• 소매업의 타겟 소비자 그룹을 마케팅하고 타겟팅합니다.

  다른 곳보다 데이터 마이닝은 소매업체에서 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하기 위해 사용되는 경우가 많습니다. 데이터 분석을 통해 소비자를 보다 정확하게 그룹으로 나누고 프로모션을 맞춤화할 수 있습니다.

  예를 들어, 식료품 슈퍼마켓에서는 고객에게 로열티 카드를 제공하는 경우가 많으며, 이를 통해 다른 사람에게는 제공되지 않는 할인 혜택이 제공됩니다. 이러한 카드의 도움으로 소매업체는 특정 소비자 그룹이 무엇을 구매하는지에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터에 대한 심층 분석을 적용하면 고객의 습관과 선호도를 연구하고 이 정보를 고려하여 제품 구성과 프로모션을 조정할 수 있습니다.

• 은행의 신용위험 및 신용이력 관리.

  은행에서는 차용인의 대출금 회수 및 상환 능력을 예측하기 위해 데이터 마이닝 모델을 개발 및 구현하고 있습니다. 이 모델은 차용인의 다양한 인구통계 및 개인 데이터를 사용하여 각 고객의 위험 수준에 따라 이자율을 자동으로 결정합니다.

• 금융 사기를 탐지하고 퇴치합니다.

  금융 기관은 데이터 마이닝을 사용하여 사기 거래를 탐지하고 예방합니다. 이러한 형태의 분석은 모든 거래에 적용되며, 소비자는 이를 인식하지 못하는 경우도 많습니다. 예를 들어, 은행 고객의 정기적인 지출을 추적하면 의심스러운 지불을 자동으로 식별하고 사용자가 구매를 확인할 때까지 즉시 실행을 지연시킬 수 있습니다. 따라서 데이터 마이닝은 다양한 유형의 사기꾼으로부터 소비자를 보호하는 데 사용됩니다.

• 사회학의 정서 분석.

  소셜 미디어 데이터의 감정 분석은 텍스트 마이닝이라는 기술을 사용하는 데이터 마이닝의 일반적인 응용 프로그램이기도 합니다. 이는 특정 그룹의 사람들이 특정 주제에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 통찰력을 얻는 데 사용될 수 있습니다. 이는 소셜 네트워크나 기타 공개 소스의 데이터를 자동 분석하여 수행됩니다.

• 의료에서의 생물정보.

  의학에서는 데이터 마이닝 모델을 사용하여 위험 요인을 기반으로 환자가 다양한 질병에 걸릴 가능성을 예측합니다. 이를 위해 인구통계, 가족, 유전 데이터를 수집하고 분석합니다. 인구가 많은 개발도상국에서는 최근 환자를 진단하고 의사가 도착하기 전 의료 우선순위와 대면 검사를 위해 이러한 모델이 구현되기 시작했습니다.

“데이터를 충분히 주의 깊게 연구하면 그 속에서 신의 메시지를 찾을 수 있습니다.” 스콧 아담스(Scott Adams), 작가, 유머 작가

데이터 마이닝과 Java

맥락에서 이미 이해하셨겠지만, 데이터 마이닝 분야에서는 빅 데이터의 다른 분야와 마찬가지로 Java는 주요 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 따라서 Java의 데이터 마이닝을 위한 주요 도구에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

• 래피드마이너

  RapidMiner는 Java로 작성된 개방형 데이터 마이닝 플랫폼입니다. 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 기계 학습을 위한 통합 환경을 생성할 수 있는 기능을 갖춘 최고의 예측 분석 솔루션 중 하나입니다. 많은 조직에서 심층적인 데이터 분석을 위해 이를 사용합니다. RapidMiner는 로컬 서버와 클라우드 모두에서 사용할 수 있습니다.

• 아파치 머하우트

  Apache Mahout은 Apache의 오픈 소스 Java 기계 학습 라이브러리입니다. Mahout은 하나 이상의 기계에서 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖춘 확장 가능한 기계 학습 도구입니다. 이 기계 학습의 구현은 Java로 작성되었으며 일부 부분은 Apache Hadoop을 기반으로 구축되었습니다.

• 마이크로스트레티지

  MicroStrategy는 모든 데이터 마이닝 모델을 지원하는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 소프트웨어 플랫폼입니다. 광범위한 독점 게이트웨이 및 드라이버 덕분에 플랫폼은 모든 기업 리소스에 연결하고 해당 데이터를 분석할 수 있습니다. MicroStrategy는 복잡한 데이터를 다양한 목적으로 사용할 수 있는 단순화된 시각화로 변환하는 데 탁월합니다.

• Java 데이터 마이닝 패키지

  Java 데이터 마이닝 패키지는 데이터 마이닝 및 기계 학습을 위한 오픈 소스 Java 라이브러리입니다. 데이터 소스 및 기계 학습 알고리즘에 대한 액세스를 용이하게 하고 시각화 모듈을 제공합니다. JDMP에는 다양한 알고리즘과 도구는 물론 다른 기계 학습 및 데이터 마이닝 패키지(예: LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave 등)에 대한 인터페이스가 포함되어 있습니다.

• WEKA 머신러닝 제품군

  WEKA(Waikato Environment for Knowledge Analysis) 기계 학습 제품군은 기계 학습 방법을 개발하는 데 사용되는 공개 알고리즘 목록입니다. 모든 WEKA 알고리즘은 기계 학습 및 데이터 마이닝에 맞춰져 있습니다. WEKA Machine Learning Suite는 이제 비즈니스 환경에서 널리 사용되고 있으며 기업에 단순화된 데이터 분석 및 예측 분석을 제공합니다.

“오늘날의 세상은 데이터로 가득 차 있는데, 덕분에 우리는 소비자를 훨씬 더 명확하게 볼 수 있습니다.” 페이팔 공동창업자 맥스 레브친

데이터 마이닝 방법

일반적으로 인정되는 데이터 마이닝 프로세스는 6단계로 구성됩니다.

• 비즈니스 목표 정의.

  먼저, 프로젝트의 전반적인 비즈니스 목표를 공식화하고 데이터 마이닝이 이를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해해야 합니다. 이 단계에서는 일정, 조치 및 역할 할당을 포함하는 계획을 개발해야 합니다.

• 데이터를 이해합니다.

  두 번째 단계에서는 다양한 소스에서 필요한 데이터를 수집합니다. 시각화 도구는 데이터 속성을 조사하여 비즈니스 목표 달성에 도움이 되는지 확인하는 데 자주 사용됩니다. 이 단계와 다음 단계에서는 Java 도구가 가장 자주 사용되므로 Java 프로그래머의 자격이 필요합니다.

데이터 준비.

그런 다음 데이터를 정리하고 확장하여 어레이가 채굴 준비가 되었는지 확인합니다. 분석되는 데이터의 양과 데이터 소스의 수에 따라 처리하는 데 엄청난 시간이 걸릴 수 있습니다. 따라서 최신 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하여 심층 분석 프로세스를 가속화합니다.

• 데이터 모델링.

  이 단계에서는 특별한 도구와 수학적 모델이 데이터에 적용되어 데이터에서 패턴을 찾을 수 있습니다.

• 등급.

  그런 다음 결과를 평가하고 비즈니스 목표와 비교하여 데이터가 목표를 달성할 수 있는지 여부를 결정합니다.

• 전개.

  마지막 단계에서는 위에서 설명한 단계의 결과로 얻은 데이터가 비즈니스 운영에 통합됩니다. 획득한 정보를 구현하기 위한 도구로 다양한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼이 사용되는 경우가 많습니다.

“데이터 마이닝은 거의 모든 곳에서 필요한 기술입니다. 그것을 배우면 전 세계적으로 수요가 생길 것입니다.” 분석 회사 Elder Research의 설립자 John Elder

데이터 마이닝 전문가의 급여

위의 모든 내용을 통해 이미 이해하셨겠지만, 데이터 마이닝은 시장에서 수요가 매우 높으므로 이 분야의 전문가에 대한 수요는 지속적으로 높습니다. 그럼 마지막으로 데이터마이닝 전문가의 연봉이 얼마나 되는지 살펴보겠습니다. 채용 사이트 인디드(Indeed) 에 따르면 미국의 평균 데이터 마이닝 급여는 데이터 분석가의 경우 연간 약 44,000달러, 기계 학습 전문가의 경우 연간 약 141,000달러입니다 . PayScale 리소스 에 따르면 미국 데이터 마이닝 전문가의 평균 급여는 연간 6만 달러입니다. 이 데이터 에 따르면 러시아에서는 데이터 마이닝 전문가의 수입이 월 5만 루블에서 18만 루블에 이릅니다. 우크라이나와 벨로루시의 경우 이 분야의 급여에 대한 최신 정보를 찾을 수 없었지만, 여러 공석을 조사한 후 그 수치가 러시아와 크게 다르지 않으며 평균 범위가 1,000~2,000달러라는 결론을 내릴 수 있었습니다. -연간 3천.월.