데이터 마이닝은 데이터의 지식 발견(Knowledge Discovery in Data)으로도 정의되며 수백만 개의 데이터(특히 구조화된 데이터) 사이의 모든 이상, 상관 관계, 추세 또는 패턴을 인식하여 비즈니스 의사 결정에 유용할 수 있고 기존 프로세스에서 놓쳤을 수 있는 통찰력을 수집하는 기술입니다. 분석. 데이터 마이닝의 목적은 복잡한 수치 알고리즘을 사용하여 이전에 무시되었거나 알려지지 않은 사실이나 데이터를 찾는 것입니다.
데이터 마이닝은 데이터 과학과 유사합니다. 특정 상황에서 특정 데이터 세트에 대해 목적을 가진 사람이 수행합니다. 이 단계에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 사진 데이터 마이닝, 소셜 미디어 마이닝을 비롯한 여러 유형의 서비스가 포함됩니다. 단순하거나 매우 구체적인 소프트웨어를 통해 완료됩니다.
데이터 마이닝을 아웃소싱함으로써 낮은 운영 비용으로 모든 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 특정 회사는 새로운 기술을 사용하여 수동으로 찾을 수 없는 데이터를 저장할 수도 있습니다. 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 수많은 데이터가 있지만 액세스할 수 있는 지식은 매우 제한적입니다.
주요 과제는 데이터를 분석하여 문제를 해결하거나 회사 발전에 사용할 수 있는 필수 데이터를 추출하는 것입니다. 데이터를 마이닝하고 데이터에서 더 나은 판단을 찾는 데 사용할 수 있는 동적 도구와 기술이 많이 있습니다.
데이터 마이닝은 민간 및 공공 부문 모두에서 여러 목적으로 사용됩니다. 은행, 보험, 의료 및 소매업을 포함한 산업에서는 일반적으로 데이터 마이닝을 사용하여 비용을 절감하고 연구를 향상하며 매출을 증대합니다.
보험 및 은행 산업은 데이터 마이닝 애플리케이션을 사용하여 사기를 발견하고 신용 점수와 같은 위험 평가를 지원합니다.
기업은 여러 해에 걸쳐 수집한 데이터베이스를 통해 사용자가 신용 위험이 좋은지 또는 사고 청구가 사기인지 여부를 예측하는 모델을 구축할 수 있으며 더 집중적으로 조사해야 합니다.
의료계는 데이터 마이닝을 사용하여 절차나 약의 효과를 예측합니다.
제약 회사는 화합물 및 유전 물질의 데이터 마이닝을 사용하여 질병에 대한 새로운 치료법 연구를 돕습니다.
소매업체는 선호도 프로그램(예:쇼핑 클럽 카드, 상용 고객 우대 포인트, 콘테스트)을 통해 수집된 데이터를 사용하여 제품 선택 및 배치 결정, 쿠폰 제안, 함께 구매하는 경우가 많은 제품의 효율성을 평가할 수 있습니다.
통신 서비스 제공업체와 음악 클럽은 데이터 마이닝을 사용하여 '이탈 분석'을 생성하여 가입자를 유지할 가능성이 있는 사용자와 경쟁자로 전환할 가능성이 있는 사용자를 평가할 수 있습니다.
공공 부문에서 데이터 마이닝 응용 프로그램은 원래 사기 및 낭비를 감지하는 수단으로 사용되었지만 프로그램 성능 측정 및 향상을 포함한 목적으로 사용하기까지 성장했습니다.