빅데이터 분석 알고리즘 5가지
현대 사회에서 엄청난 양의 정보들이 생겨나고 수집되는 빅데이터 시대에서 이 자료들을 분석하는 것은 중요한 일이 되었습니다. 빅데이터 분석 알고리즘은 빅데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 패턴을 발견하고, 예측을 수행하기 위해 사용되는 기술인데요, 이번 글에서는 빅데이터 분석 알고리즘의 다섯 가지 주요 유형에 대해 알아보도록 하겠습니다.
빅데이터 분석 알고리즘은 크게 연관규칙학습, 분류, 군집화, 회귀분석, 감성분석으로 나눌 수 있습니다.
연관규칙학습 (Association Rule Learning)
연관규칙학습은 데이터군 간의 연관성을 찾아내는 방법으로, 특정한 성격을 가진 데이터군과 일정한 규칙에 따라 연결되는 다른 특정한 성격의 데이터군을 찾아내는 방법입니다.
예를 들어, 상품 판매 데이터에서 [양파, 감자]=[햄버거]라는 경향이 발견된 경우, 소비자가 양파와 감자를 살 때는 햄버거와 고기 또한 같이 살 확률이 높다는 것을 알 수 있습니다.
이와 같이 연관규칙학습을 통하여 상품 판매 데이터에서 소비자의 구매 패턴을 파악할 수 있습니다.
분류 (Classification)
분류 알고리즘은 특정한 어떠한 규칙 혹은 특성을 기준으로 구분된 데이터군을 기반으로 새롭게 추가되는 데이터가 속할만한 데이터군을 찾아내는 방법으로, 주어진 데이터를 특정 규칙 또는 특성에 따라 분류합니다.
예를 들어, 고객들의 구매 결정, 해지, 소비율 등을 설명할 기준이 되는 명확한 가정이나 데이터가 있을 경우, 고객의 행동에 따라 그룹을 나누거나 예측 모델을 만들 때 사용됩니다.
군집화 (Clustering)
군집화는 하나의 큰 데이터 군을 통계적 기법을 활용하여 비슷한 특성(유사성)을 지니는 여러 개의 작은 묶음으로 분류하는 방법으로, 유사한 데이터를 묶어 작은 그룹으로 분류하는 방법입니다.
이는 타깃 마케팅 그룹을 만들거나 데이터의 유사성을 파악할 때 유용한데요, 예를 들어, 고객군을 비슷한 특성을 가진 소집단으로 묶어 타깃 마케팅 그룹을 만들려고 할 때 활용합니다
회귀분석 (Regression)
회귀분석은 종속변수와 독립변수 간의 관계를 분석합니다. 어떠한 현상을 구성하는 종속변수 값의 변화가 하나 이상의 독립변수 값을 변화시키는지, 어떻게 변화시키는 지의 여부를 찾아내는 방법입니다.
예를 들어, 소비자 만족도에 가장 큰 기여를 하는 변수를 찾아내거나 다양한 시장이나 경제적 변수에 따른 판매량 예측 등 예측 모델을 만들거나 변수 간의 관계를 파악할 때 활용됩니다.
감성분석 (Sentiment Analysis)
감성분석은 자연어처리 기술에 기반하여 텍스트 데이터에서 글쓴이의 감정을 분석하고 긍정, 중립, 부정으로 분류합니다. 이를 통해 소셜 미디어에서 특정 주제에 대해 갖고 있는 고객의 성향을 파악하거나 서비스 개선에 활용할 수 있습니다.
예를 들어, 블로그, 트위터, 페이스북 등의 소셜미디어를 분석하여 고객군을 파악하는 기법으로, 고객, 주주들이 기업에서 새로운 서비스에 대해 나타내는 감정을 파악하여 서비스에 반영하려는 시도를 합니다(UI, UX 적용)
빅데이터 분석 알고리즘의 활용
고객 행동 분석
고객의 구매 패턴을 분석하여 새로운 마케팅 전략을 수립하거나, 고객의 불만 사항을 파악하여 서비스 개선에 활용
제품 개발
소비자의 선호도를 분석하여 새로운 제품이나 서비스를 개발하거나, 기존 제품이나 서비스의 개선에 활용
금융
고객의 신용 리스크를 평가하거나, 금융 사기나 범죄를 예방하는 데 활용
의료
환자의 치료 예후를 예측하거나, 새로운 치료법을 개발하는 데 활용
공공
교통량을 예측하거나, 범죄를 예방하는 데 활용
결론
빅데이터 분석 알고리즘은 다양한 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 방법입니다. 이러한 알고리즘들은 데이터의 복잡성을 해석하고 가치 있는 통찰을 제공하는 데 도움을 줍니다.
이를 통해 기업은 데이터 분석을 통해 고객의 요구를 파악하고, 새로운 비즈니스 기회를 발견하고, 비용을 절감하고, 효율성을 개선하며 더 스마트한 전략을 개발하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
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