머신러닝 및 데이터 분석: 전문가 가이드

머신러닝 및 데이터 분석은 데이터에서 귀중한 인사이트를 도출하려는 기업에게 필수적인 도구가 되었습니다. 강력한 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 기업은 숨겨진 패턴을 발견하고, 더 많은 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고, 빠르게 변화하는 오늘날의 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

머신러닝 없이도 데이터를 분석할 수 있지만, 분석 결과는 기대에 못 미칠 수 있습니다. ML은 데이터 분석 플랫폼의 기능을 크게 향상시킵니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로서, 대규모 데이터 세트로 훈련된 알고리즘을 사용하여 트렌드를 인식하고, 패턴과 관계를 파악한 다음, 파악한 정보를 사용하여 명시적으로 프로그래밍되지 않고 인간의 개입이 최소한으로 이루어지는 상태에서 예측을 수행하거나 의사 결정을 내립니다.

머신러닝 기술은 보건의료, 재무, 마케팅, 사이버 보안 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 머신러닝 결과는 모델의 정확도를 높이고, 맞춤화를 추가하고, 오류를 줄이는 데 중점을 둔 반복적인 학습 과정을 통해 개선됩니다.

데이터 분석이란 무엇인가요?

데이터 분석은 데이터에서 인사이트를 확보해 결론을 도출하거나 의사결정을 내리는 데 사용하는 프로세스입니다. 추세, 상관관계 및 패턴을 식별하기 위한 데이터 수집, 정리 및 구성이 이에 포함됩니다. 데이터 분석은 다양한 통계 및 수학적 기법을 사용해 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 성과를 개선하고 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석은 기업이 데이터를 이해하고 이를 사용해 성장과 성공을 이끌어내는 데 도움이 되는 기본 개념을 제공하는 통계 분야와 관련되어 있습니다. 비즈니스에서 분석이라는 용어는 많은 경우 소프트웨어를 사용하여 데이터를 정렬하고, 고유한 관계를 찾고, 시각화를 통해 접근 가능한 방식으로 결과를 제시하는 것을 의미합니다.

핵심 요점

• 머신러닝과 데이터 분석은 서로 공생하는 기술입니다.
• 머신러닝은 다른 수단으로는 놓치기 쉬운 패턴과 인사이트를 파악하는 등 데이터 분석의 속도와 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 분석은 실용적인 인사이트를 얻기 위해 적절한 컨텍스트에서 데이터를 처리하여 기업을 위한 가치를 창출합니다.
• 머신러닝 및 데이터 분석 프로젝트 모두 숨겨진 편견과 부정확성을 확인하기 위한 지속적인 모니터링을 고려해 보아야 합니다.

머신러닝 및 데이터 분석 알아보기

데이터 분석에 머신러닝 및 기타 AI 기술을 적용하면 상당한 이점을 누릴 수 있습니다. 머신러닝에 의존하지 않는 분석 도구는 데이터에 내포된 모호하지만 중요한 패턴을 놓칠 수 있는 정적인 알고리즘을 사용합니다. 머신러닝은 그러한 패턴을 찾을 수 있으며, 필요한 경우 레거시 분석 도구가 처리할 수 있는 것보다 더 크고 다양한 데이터 세트를 검사할 수 있습니다.

데이터 분석에 머신러닝이 포함되나요?

데이터 분석이 반드시 머신러닝을 필요로 하는 것은 아닙니다. 수년 동안 기업은 통계 분석에 기반한 도구를 사용하여 데이터의 추세를 분석하고 미래의 결과를 예측하고 전략의 효과를 평가했습니다. 아직 ML의 이점을 누리지 못하던 때에도 통계 분석 도구로 다음과 같은 질문에 답하기 위해 노력했습니다. 당사의 휴일 할인 전략의 효과는 어느 정도였나요? 이 고객 세그먼트에서 가장 인기 있는 제품 또는 서비스는 무엇인가요? 가장 수익성이 높은 것은 무엇인가요? 전통적인 방법으로도 답을 얻을 수 있지만, ML이 없는 경우 프로세스의 범위와 사용할 수 있는 데이터 포인트의 수가 제한적입니다.

온라인 분석 처리(OLAP)는 수십 년 동안 일반적인 통계 분석을 통해 거래 데이터의 세그먼트를 파악하고 분석하는 데 사용되었습니다. 데이터가 관계형 데이터베이스에 저장된 것처럼 정형 형태일 때 OLAP는 매우 효과적입니다. 그러나 데이터가 정형 및 비정형 형태이고 비즈니스에 대한 숫자가 아닌 정보가 포함된 경우 통계 분석은 동일한 수준의 인사이트를 제공할 수 없습니다. ML을 사용하면 분석가가 비정형 데이터 소스에서도 보다 복잡한 비선형 패턴을 식별할 수 있습니다.

조직이 데이터 웨어하우스에 비정형 데이터를 더 많이 저장할수록 ML은 모든 데이터를 분석하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.

머신러닝 및 데이터 분석이 비즈니스에 중요한 이유는 무엇인가요?

머신러닝 및 데이터 분석은 함께 광범위한 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출합니다. 이는 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 이유입니다. 오늘날 데이터는 내부 운영 측정지표, 공급업체 및 벤더 재고, 마케팅 캠페인 결과, 고객 앱의 데이터 등 어디서든 항상 제공되기 때문입니다. 퍼블릭 소스, 재무 데이터, Internet of Things 장치에서 생성된 데이터 등 최신 기술 에코시스템은 거의 모든 상호 작용마다 데이터를 생성하고 데이터 레이크와 같은 클라우드 기반 저장소 또는 데이터 웨어하우스에 공급합니다.

이런 대량의 정보는 기업이 운영, 마케팅, 공급망 등에 대한 인사이트를 찾을 수 있는 많은 기회를 제공하지만, 대량의 다양한 데이터를 분석할 능력을 갖춘 경우에만 가능합니다. 그 방법은 머신러닝입니다. 머신러닝을 사용하면 다음과 같은 이유로 비즈니스 분석의 전체 프로세스가 더 광범위하고 관리하기 쉬워집니다.

• 머신러닝 기반 자동화를 통해 데이터 정제 및 데이터 품질 문제 인식과 같은 데이터 변환 프로세스를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 데이터 분석 도구 내의 머신러닝은 비즈니스 사용자의 간단한 쿼리를 기반으로 '아하 모먼트(aha moment)' 인사이트를 생성할 수 있습니다.
• 머신러닝 기반 분석 도구는 복잡한 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별하여 새로운 기회를 창출할 수 있는 새로운 아이디어와 토론을 불러 일으킬 수 있습니다.

클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 분석 도구가 제공하는 확장성과 유연성은 ML 기반 분석에 대한 흥미를 더합니다. 방대한 양의 데이터와 복잡한 머신러닝 알고리즘은 효율적인 분석을 위해 많은 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 또한 이 분야는 빠르게 진화하고 있기 때문에, 새로운 모델을 구축하고 배포하고자 하는 개발자와 데이터 과학자들은 머신러닝 및 분석에 특별히 설계된 온라인 도구와 서비스의 혜택을 누릴 수 있습니다. 클라우드를 통해 조직은 최신 데이터 분석 혁신 기술을 사용하고 적절한 자격 증명을 사용하여 조직 내 모든 사람에게 쉽게 액세스할 수 있습니다.

비즈니스 데이터 분석에 머신러닝 사용하기

조직이 다양한 소스에서 저장소로 입력을 수집하면 머신러닝 시스템은 전략적 이니셔티브를 지원하기 위해 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 이니셔티브는 운영, 마케팅, 물류, 그리고 소셜 미디어를 통한 대중 참여 등에 포함될 수 있습니다.

다음은 비즈니스 분석에서 머신러닝을 사용하는 주요 사례입니다.

• 고객 세분화: 머신러닝은 고객 세분화 방정식의 양쪽 모두에 도움이 됩니다. 머신러닝을 통해 구매 이력과 참여 데이터를 분석하여 특정 고객 세그먼트에 속하는 구매자 프로필을 분류할 수 있습니다. 다른 한편으로, 머신러닝은 특정 세그먼트에서 캠페인의 효과를 빠르게 판단할 수 있으므로 마케팅 팀이 메시지나 다른 캠페인 요소를 조정할 여유를 가질 수 있습니다.
• 사기 감지: 머신러닝은 지역, 구매 빈도, 구매 유형, 지출 금액 및 개별 거래의 기타 세부 정보를 고려하고 이를 고객 프로필과 비교하여 잠재적 사기성 패턴을 식별할 수 있습니다. 이상 탐지 기능을 사용하여 시스템은 신속하게 이질적인 활동을 표시하고 잠재적으로 불법적인 거래를 추가 조사할 수 있습니다.
• 공급망 관리: 공급망에는 전 세계의 다양한 파트너, 도매업체 및 물류 제공업체가 포함될 수 있습니다. 지역적인 사건들도 필요한 물품의 흐름을 방해한다면 수천 마일 떨어진 제조업체와 소매업체들의 걱정거리가 될 수 있습니다. 머신러닝은 공급 업체 및 물류 회사의 데이터를 수집 및 분류하여 잠재적으로 발생하는 중단을 식별할 수 있습니다. 또한 ML 시스템은 데이터를 제조 일정과 상호 연관시켜 일시적인 문제를 파악하고, 부품 고장 또는 배송 지연 가능성이 높은 공급업체 식별과 같이 비용 및 프로세스 최적화로 이어질 수 있는 추세를 파악합니다.
• 감성 분석: 의견 분석은 메시지, 녹취록, 리뷰에서 텍스트를 추출하여 전체적인 어조를 파악하고, 마케팅과 세일즈 인사이트를 위해 데이터를 추가로 분석합니다. 머신러닝은 다양한 소스에서 대량의 텍스트 데이터를 신속하게 처리하여 제품이 핵심 부품을 자주 누락하거나 서비스 담당자가 문제가 있는 등의 경우가 발생하면 이를 조정할 수 있어야 합니다.
• 예측 분석: 머신러닝의 도움이 있기 전에도 예측 분석은 회계 장부가 기록되기 시작한 이래 언제나 비즈니스 분석의 기본이었습니다. 지난해 판매량과 올해 판매량을 단순히 비교하는 것에서 시작해, 통계학자들은 과거로부터 미래를 예측하는 과학을 크게 발전시켰습니다. 머신러닝은 더 많은 데이터를 정확하게 처리하고 더 복잡한 방법론을 사용함으로써 그 유산을 발전시킵니다. ML은 또한 비즈니스 리더의 사고 과정에 도움이 되는 가정(what-if) 시나리오를 분석하는 데에도 도움이 됩니다.
• 가격 최적화: 수익이 최대화되는 가격은 얼마입니까? 너무 비싸면, 많은 사람들이 사지 않을 것입니다. 너무 싸면 마진이 낮아집니다. 경쟁사 가격, 계절성, 날씨, 재고 부족과 같은 요인들이 소비 습관과 더불어 복잡하고 역동적인 가격 알고리즘을 형성합니다. 머신러닝 및 데이터 분석은 이 모든 데이터를 분류하여 최적의 가격 시나리오를 생성할 수 있습니다.

데이터 분석 이해하기

가능한 최상의 결과를 얻었는지 확인하기 위해 수행한 작업을 검토하는 것은 항상 유용합니다. 과거의 성과를 반영하면 다음 번에 개선되는 것이 일반적입니다. 분석에는 항상 이러한 종류의 목표가 있어야 합니다. 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 확보하여 무엇을 달성할 수 있습니까?

숫자 데이터의 통계 분석은 가치있는 출발점입니다. 그러나 이는 많은 데이터가 분석되지 않거나 최소한 인적 오류에 대한 문을 열며 느린 결과 도출로 이어질 가능성이 있습니다. ML은 분석을 확장하여 다른 방식으로 쉽게 식별되지 않는 인사이트를 찾을 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석 유형

기업은 다양한 분석 유형 및 기술 중에서 선택할 수 있으며, 프로젝트에 가장 적합한 것은 팀이 데이터에서 얻고자 하는 사항에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 다음은 네 가지 분석 범주입니다.

• 기술적 분석. 기술적 분석 시스템은 과거 데이터를 가져와 상황 분석 생성에 필요한 인사이트를 도출하기 위한 패턴 및 측정지표를 결정합니다. 예를 들어 재무 모델은 영업, 마케팅, HR 및 경비 부문으로부터 데이터를 가져와 조직 전체에 대한 분기별 분석을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 기술 분석을 시각화하는 방법은 대시보드입니다.
• 진단 분석. 진단 분석 시스템은 과거 데이터를 사용하여 상황, 추세 또는 관계의 근본 원인을 찾습니다. 예를 들어, 특정 제품의 품질에 대한 불만이 급증하는 경우, 기업은 공급망에서 제품 배송에 이르기까지의 데이터를 고려하는 진단 분석 도구를 사용하여 근본 원인이 특정 재료, 제조 단계 또는 기타 원인에 있는지 판단할 수 있습니다.
• 예측 분석. 예측 분석 시스템은 관련 현재 및 과거 데이터를 기반으로 미래의 성과를 예측합니다. 예측 대상은 모델, 최적의 재고 수준, 마케팅 캠페인의 고객 행동 등 모든 것이 될 수 있습니다. 데이터가 많을수록 예측 인사이트를 위한 상황별 프로필을 작성하는 것이 좋습니다.
• 처방 분석. 처방 분석은 예측 분석과 유사하지만 발견된 문제에 대한 수정 사항을 제안함으로써 더욱 발전합니다. 예를 들어, 예측 분석 시스템은 다음 분기 동안 저조한 매출을 예측할 수 있습니다. 처방 분석은 과거 데이터와 시장 분석을 결합하여 좋지 못한 판매 예측을 극복하기 위한 처방적 조치를 생성할 수 있습니다.

분석 프로세스의 단계

일반적인 분석 프로세스는 데이터를 수집 및 정리하고, 기술을 선택하고, 결과를 해석하고, 이해관계자에게 인사이트를 전달합니다. 데이터 분석가, 도메인 전문가 및 의사 결정자 간의 협업은 생성된 인사이트가 적절하고 영향력 있는지를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 문제 식별. 모든 분석은 비즈니스 문제를 해결하기 위한 것입니다. 마케팅 데이터를 분석하려고 하나요? 직원 이직의 원인이 무엇인지 궁금한가요? 공급망의 취약점을 파악하려 하나요? 문제를 식별하면 분석 프로젝트의 시작점이 생성됩니다.
2. 데이터 수집 및 정리. 이제 프로젝트 목표가 수립되었으므로 분석 플랫폼에 필요한 데이터 소스를 파악할 수 있습니다. 사용 가능한 옵션으로는 데이터 소스를 연결하는 iPaaS 시스템 사용 또는 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 저장소에 연결하는 것 등이 있습니다. 호환성과 정확성을 보장하는 방식으로 데이터를 처리하려면 적절한 형식이 필요합니다. 데이터 정제 작업에는 일반적으로 중복 항목을 제거하고 분석 전에 데이터를 비정규화하는 작업이 포함됩니다. 반복 가능한 데이터 소스의 경우 머신러닝은 정제 및 변환 프로세스의 일부를 자동화하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
3. 데이터 탐색 및 시각화. 분석 도구를 사용하면 데이터 시각화를 생성하고 초기 인사이트를 생성할 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터 모델의 기초 역할을 하는 데이터 기반 가설의 매개 변수를 설정하는 일반적인 결과를 생성합니다. 여기에는 어떤 데이터 세트가 가장 가치있는 결과를 제공하는지 여부도 포함됩니다.
4. 데이터 모델링. 데이터 엔지니어는 목표 및 사용 가능한 데이터 소스에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 데이터를 구성 및 정리하기 위한 모델을 구축하여 원시 데이터와 분석 애플리케이션을 통한 저장 및 검색 준비가 완료된 데이터 간의 격차를 해소합니다.
5. 모델 평가. 이 단계에서 분석이 이루어집니다. 데이터 모델을 준비하면 팀에서 분석 프로세스를 시작하여 프로젝트의 초기 목표를 달성할 수 있습니다. 데이터 분석에는 프로그래밍 언어 및 분석 도구 사용을 포함하여 다양한 형태의 통계 분석이 포함될 수 있습니다.
6. 배포 및 모니터링. 이제 조치를 취할 단계입니다. 보고서 및 시각화가 준비되면 사용자는 이해관계자에게 결과를 제시하여 중요한 의사 결정에 대한 토론을 시작할 수 있습니다. 분석을 통해 추천은 데이터에서 발견된 증거를 기반으로 하며, 시각화를 통해 명확하게 제시됩니다. 이는 전통적인 또는 수동적인 평가 기술보다 더 깊은 인사이트를 제공할 수 있습니다.

주요 데이터 분석 기술

데이터 분석 기술은 통계 분야에 확립된 여러 기술을 기반으로 구축된 뒤 머신러닝 기능을 통해 확장됩니다. 분석에 사용되는 가장 일반적인 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

• 회귀 분석. 회귀 분석은 데이터 및 통계 모델링의 주요 기술 중 하나입니다. 회귀 분석을 통해 머신러닝 모델은 데이터를 분석하여 결과에 영향을 미치는 변수와 영향을 확인합니다. 회귀 분석에는 선형 회귀, 비선형 회귀 및 로지스틱 회귀를 포함한 일련의 기술이 포함됩니다.
• 클러스터링. 클러스터링은 비지도 머신러닝 모델과 함께 사용되는 분석 유형입니다. 머신러닝 모델은 클러스터링을 통해 데이터 세트를 탐색하여 더 작은 관련 데이터 그룹을 찾은 다음, 더 작은 그룹에서 연결 및 패턴을 파생시켜 더 큰 이해를 도출합니다.
• 시계열 분석. 통계 및 데이터 모델링에서 시계열 분석은 예측 모델을 생성하기 위해 변수의 패턴, 변경 및 영향에 대해 특정 시간 범위 내에서 수집된 데이터 포인트를 확인합니다. 시계열 분석의 가장 일반적인 예 중 하나는 1년 동안의 날씨 데이터로 계절 패턴을 예측하는 것입니다.
• 연관 규칙 마이닝. 가장 심오한 데이터 인사이트 중 일부는 그래프 분석의 원리 아이디어 중 하나인 대규모 데이터 세트 내에서 패턴을 식별하고 흥미로운 관계를 찾는 것에서 비롯될 수 있습니다. 연관 규칙 마이닝은 가변적인 관계에서 숨겨진 연결과 공통점을 찾는 머신러닝의 한 유형입니다. 예를 들어 패스트푸드 체인에서는 연결 규칙 마이닝을 사용하여 일반적으로 함께 주문되는 항목을 찾은 다음 묶음 할인을 제공하여 고객을 유도할 수 있습니다.
• 텍스트 마이닝. 텍스트 마이닝은 전자 메일, 웹 사이트 의견 또는 소셜 미디어 게시물과 같은 소스에서 들어오는 텍스트를 가져온 다음 자연어 처리를 사용하여 의미 있는 패턴을 도출하는 비지도 머신러닝의 한 형태입니다. 그런 다음 이러한 패턴을 참여 척도 또는 영업 데이터와 같은 다른 변수와 연결하여 의도 및 정서를 이해할 수 있습니다.

머신러닝 이해하기

머신러닝의 핵심은 데이터 내에서 연결 및 패턴을 찾는 것입니다. 머신러닝은 결정 트리처럼 단순한 기술부터 신경망처럼 복잡한 기술까지 다양한 방법을 사용합니다. 신경망은 더 깊은 층을 통해 데이터 내의 비선형 관계를 파악할 수 있습니다. 그러나 머신러닝은 방법에 관계없이 조직이 번거로운 프로세스를 개선하고 데이터를 검토하여 생산성을 높이고 의사 결정을 개선할 수 있도록 지원합니다.

머신러닝의 유형

프로젝트의 리소스, 목표 및 제한 사항에 따라 다양한 머신러닝 모델이 존재합니다. 다양한 유형의 머신러닝 기술을 이해하면 프로젝트에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 일반적인 머신러닝 유형은 다음과 같습니다.

• 지도. 지도 학습에서 ML 알고리즘은 알려진 패턴을 식별하여 출력물의 정확성을 반복적으로 개선하기 위해 라벨링된 데이터 세트를 학습합니다. 이 프로세스는 지도 학습으로 불립니다. 모델에 포함된 알려진 매개변수의 수를 통해 모델의 개선을 명확히 측정할 수 있기 때문입니다.
• 비지도. 비지도 학습을 진행하는 머신러닝 모델은 목표나 측정지표를 염두에 두지 않고 라벨링되지 않은 데이터 세트를 처리합니다. 그 대신 비지도형 접근 방식은 패턴 감지, 관계 감지 또는 생성된 다른 형태의 인사이트를 통해 유기적 학습을 위한 샌드박스를 제공합니다. 성공적인 비지도 학습을 통해 학습한 모델은 데이터 세트에서 제공하는 환경을 적절히 모방하여 정확한 예측을 형성할 수 있습니다.
• 반지도. 반지도 학습은 지도 및 비지도 기술을 결합하여 머신러닝 프로세스를 가속화합니다. 반지도 학습 모델은 소량의 라벨링된 데이터를 사용하여 학습을 시작합니다. 이 데이터 세트를 마친 후 모델은 더 큰 라벨링되지 않은 데이터 세트를 탐색하여 첫 번째 단계에서 배운 기본 사항을 적용한 후 지도받지 않는 유기적 방식으로 예측을 구체화하기 시작합니다.
• 강화 학습. 강화 학습이란 모델이 특정 결과를 달성하기 위한 목적으로 데이터 세트를 탐색할 수 있도록 하는 프로세스를 의미합니다. 각 결정은 긍정적 또는 부정적 보강 측면에서 피드백을 생성하며 상황에 대한 적절한 대응을 예상하기 위해 모델을 추가로 개정할 때 이를 알려줍니다.

머신러닝 프로세스의 단계

머신러닝 모델의 목표와 매개변수에 관계없이 이러한 프로젝트는 표준 프로세스를 따르는 경우가 많습니다. 프로젝트를 시작하기 전에 이 프로세스를 이해하면 전체 머신러닝 수명 주기 동안의 리소스 할당 및 예산 책정을 위한 로드맵이 제공됩니다.

다음은 머신러닝 모델을 개발하기 위한 일반적인 단계입니다.

1. 문제 식별. 머신러닝 모델의 목적은 무엇입니까? 더 중요한 것은, 다른 사람들이 이미 그 작업에 대한 모델을 개발하고 있다면, 그들의 모델은 당신의 목표에 충분합니까? 모든 프로젝트는 문제를 해결할 수 있어야 하며, 관련 솔루션의 품질은 시작점부터 성공을 결정하는 메트릭에 이르기까지 프로젝트의 모든 매개 변수를 정의합니다.
2. 데이터 수집 및 정리. 머신러닝 프로젝트를 진행하려면 데이터가 필요합니다. 즉, 학습된 모델이 일반적으로 사용할 데이터와 유사한 학습 데이터 소스를 식별한 다음 해당 데이터를 수집하여 중복 및 오류 없이 호환되는 통합 형식으로 변환합니다. 이 단계를 소홀히 하면 프로젝트를 왜곡하거나 심지어 실패로 이끌 수 있는 편향이 발생할 수 있습니다. 프로젝트의 데이터 세트를 신중하게 관리하는 데 시간을 할애하는 것은 성공을 보장하는 투자입니다.
3. 특성 엔지니어링. 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 데이터 세트의 모든 것이 필요한 것은 아닙니다. 머신러닝의 중요한 초기 단계는 프로젝트의 중요한 매개변수를 식별한 다음 해당 매개변수에 대한 다양성을 제공하는 데이터 세트를 선별하는 것입니다. 특성 엔지니어링은 전문가 주도형 반복 과정을 통해 데이터를 추가하거나 제거하거나 결합하여 모델 정확도를 향상시키는 더 넓은 맥락을 제공함으로써 변혁을 이끌어냅니다.
4. 모델 선택 및 학습. 프로젝트 목표에 따라 사용할 머신러닝 기술 목록이 결정됩니다. 컴퓨팅 리소스, 프로젝트 일정, 품질 데이터 소스의 가용성, 팀원들의 경험과 같은 실질적인 제한 사항은 선택의 범위를 좁히고 궁극적으로 프로젝트에 가장 적합한 모델을 가리킵니다. 선택된 모델은 선별된 학습 데이터 세트를 반복적으로 학습하여 일관된 정확도를 얻을 때까지 결과를 세분화합니다.
5. 모델 평가. 성공적으로 학습된 모델은 반복 가능하고 설명 가능하며 정확한 결과를 제공합니다. 실제 데이터를 사용하여 학습된 모델을 평가하여 학습 데이터 세트 외부에서 얼마나 잘 수행되는지 측정합니다. 평가 결과는 프로젝트가 처음에 세운 목표를 달성하기까지 얼마나 가까운지 알려줍니다.
6. 배포 및 모니터링. 모델이 실제 테스트 데이터를 일관성 있게 처리하는 경우 운영 환경에 사용할 수 있습니다. 배포는 특정 벤치마크가 충족된 후에만 수행되어야 하지만, 이는 모델의 발전이 끝임을 의미하지 않습니다. 팀은 모델의 결과를 지속적으로 모니터링하여 정확성, 일관성 및 기타 원하는 결과를 유지하고, 결과가 이탈하는 경우 그 이유를 파악해야 합니다.

머신러닝의 주요 기술

많은 머신러닝 기술이 사용되고 있지만 모든 기술이 반드시 프로젝트의 목표 또는 한계에 적합한 것은 아닙니다. 성공적인 머신러닝의 요인은 개별 프로젝트 매개 변수를 기반으로 선택할 수 있는 기술을 파악하는 것입니다.

머신러닝에 사용되는 주요 기술은 다음과 같습니다.

• 의사 결정 트리: 의사 결정 트리는 지도 학습을 사용하여 워크플로를 진행하며 고려해야 할 다양한 옵션을 이해합니다. 예를 들어, 새 청구서가 들어올 때 청구서를 지급하기 전에 특정 결정을 내려야만 합니다. 의사 결정 트리는 회귀 분석 및 클러스터링을 지원하여 청구서가 유효한지, 청구서가 완전한지, 사기성인지, 납부에 필요한 데이터가 누락되었는지 등을 확인할 수 있습니다.
• 랜덤 포레스트. 단일 의사 결정 트리는 상황에 대한 제한된 보기만 제공합니다. 랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리(숲)를 결합하여 더 넓은 관점으로 누적된 결과를 생성하는 기법을 의미합니다. 랜덤 포레스트는 의사 결정 트리의 많은 제한을 극복하고 기능과 범위 모두에서 더 큰 유연성을 제공합니다. 예를 들어 사기 감지에서 거래가 합법적인지 여부에 대한 결정은 거래가 발생한 위치, 고객에게 품목 혼합이 일반적인지 여부, 구매 규모가 비정상적인지 여부와 같은 여러 요인에 따라 달라집니다. 랜점 포레스트 내의 의사 결정 트리는 각 평가 매개변수를 처리할 수 있습니다.
• 서포트 벡터 머신. 데이터가 명확하든 그렇지 않든 자연스럽게 클러스터에 속하기도 합니다. 서포트 벡터 머신(SVM)은 두 데이터 클러스터 간의 차이 또는 거리를 극대화할 수 있는 방법을 찾는 지도 학습의 한 유형입니다. 때로는 데이터 그룹화 사이에 명백한 선형 분할선이 있고 때로는 분할 함수가 비선형인 경우가 있습니다. 2차원 뷰에서 명백한 클러스터링이 없는 경우 SVM은 고차원 분석을 사용하여 데이터를 클러스터화하는 방법을 찾을 수 있습니다.
• 신경망: 신경망은 뇌의 신경망과 유사한 방식으로 컴퓨팅 노드를 배열합니다. 신경망 내의 각 계층은 고유한 기능을 적용하여 입력 데이터의 분류 방법 및 입력 데이터에서 예측을 수행할 수 있는지 여부를 결정합니다.
• 그라데이션 향상: 모든 머신러닝 모델 예측은 일정 수준의 신뢰도를 제공합니다. 예를 들어, 특정 거래가 0.8의 신뢰도로 사기로 의심되는 경우를 생각해 보겠습니다. 여기서 1.0은 완벽히 확실한 경우를 의미합니다. 이것은 매우 신뢰도 높은 예측입니다. 모델이 평가를 진행할 때 그 과정에서 일부 계산은 예측에 크게 기여하지만 일부는 전혀 기여하지 않습니다. 많은 모델에서는 낮은 기여도를 가진 요인들은 단독으로 나타날 때 잡음으로 간주되어 무시됩니다. 그라데이션 부스팅은 이러한 낮은 기여자 중 일부를 예측에 더 크게 기여할 수 있는 방식으로 결합하여 오류율을 낮추고 신뢰도 등급을 높입니다.

데이터 분석 및 머신러닝 관련 도전 과제

머신러닝과 데이터 분석은 많은 동일한 기술을 사용합니다. 따라서 양쪽 모두 별도로 진행되든, 또는 “머신러닝 기반 분석” 프로젝트로 통합되어 진행되든, 유사한 도전 과제에 직면하게 됩니다. 다음은 프로젝트 팀이 직면하는 몇 가지 일반적인 과제입니다.

• 데이터 품질: 머신러닝에는 많은 데이터가 필요합니다. 그러나 데이터에 일관성 없는 형식 지정, 중복 및 기타 문제가 있는 경우 모델 학습 프로세스를 왜곡할 수 있습니다. 데이터 품질은 효과적인 모델 생성의 주요 과제 중 하나이지만, ML과 관련해 사용되는 "품질"이란 용어는 데이터가 실제 시나리오에서 모델이 볼 수 있는 내용을 적절히 포맷하고 반영한다는 것을 의미합니다. 학습 데이터가 너무 깔끔하고 모델이 운영 환경에서 경험하는 실제 변동성을 나타내지 않으면 학습 데이터에 과적합할 수 있습니다. 즉, 실제 데이터 세트에 존재하는 변동성과 복잡성을 처리할 수 없습니다. 조직은 적절한 변환 기술 및 정기적인 중복 제거를 위해 데이터 소스를 검증하는 등 데이터 품질을 유지하기 위한 전략을 채택해야 합니다. 그러나 여전히 다양성을 유지하면서 소음과 오류를 제거 할만큼 데이터를 정리하여 균형을 잡아야합니다.
• 알고리즘 선택 및 최적화: 모든 프로젝트에는 특정 요구사항이 포함되어 있으며, 프로젝트의 목표에 따라 가장 잘 맞을 기술과 알고리즘은 서로 다를 것입니다. 의사 결정 트리의 구조적 특성을 사용해 문제의 범위와 본질을 파악하는 경우와 같이 선택지가 분명히 보이는 경우도 있습니다. 반면 모델 선택이 어려운 경우도 있습니다. 크기, 유형 및 복잡성과 같은 데이터의 특성을 문서화한 다음 해결하려는 문제를 고려하십시오. 모델을 학습하고 사용하는 데 필요한 처리 능력은 얼마이며, 데이터를 처리하기 위해 확장할 수 있습니까? 단순하게 시작하고 복잡한 쪽으로 이동하는 것이 가장 좋습니다. AutoML과 같은 도구는 프로젝트에 가장 적합한 알고리즘의 테스트 및 선택을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 과적합 및 과소적합: 학습 데이터가 모델에 적절한 범위와 품질 균형을 제공하지 않는 경우 과적합 또는 과소적합이 발생할 수 있습니다. 과적합은 학습 데이터에 특정 장르의 데이터만 포함된 경우 발생합니다. 만약 노래 제목과 가수를 인식할 수 있는 앱을 원하지만 훈련 시 컨트리 음악만을 제공한다면, 록이나 R&B 장르에서는 제대로 작동하지 않을 것입니다. 과소적합은 그 반대입니다. 즉, 모델이 충분히 광범위하게 학습되지 않았으며 명백한 쿼리 또는 순수 입력이 필요한 것조차 실패합니다.
• 해석 가능성 및 설명 가능성: 해석 가능성 및 설명 가능성은 AI 모델의 유사하지만 뚜렷한 속성입니다. AI 모델의 출력에 대한 설명이 가능할 때, AI 모델이 우리에게 무엇을 말하고 있는지, 그리고 그 해답이 어디에서 왔는지 이해할 수 있습니다. 생성형 AI가 이사회 회의의 4개 문단으로 구성된 요약을 작성하면, 회의록을 읽고 시스템이 어떻게 그 내용을 작성했는지 이해할 수 있습니다. 또는 모델이 올해 매출이 3% 증가할 것으로 예측하는 경우 판매 보고서를 살펴보고 해당 수치의 출처를 파악할 수 있습니다. 이것이 설명 가능성입니다.
  
  해석 가능성은 모델이 해답의 세부 사항을 제시하기 위해 무엇을 했는지 이해하는 것을 의미합니다. 생성형 AI 시스템이 그 이사회 회의를 요약할 때 단어들을 그 순서대로 선택한 이유는 무엇일까요? 3%의 판매 증가 예측을 제공하는 데 어떤 계산을 사용했습니까? AI가 출처를 인용하면 설명 가능성이 향상됩니다. 그러나 모델이 더 복잡해지면 해석 가능성이 줄어듭니다.

데이터 분석 및 머신러닝 모범 사례

데이터 분석 및 머신러닝은 데이터 소스, 알고리즘 및 평가 측정지표와 같은 요소와 관련된 일반적인 사례를 공유합니다. 다음은 데이터 분석 및 머신러닝에 대한 일반적인 관행을 다룹니다.

1. 문제 및 성공 메트릭 정의: 분석 프로젝트의 목적은 무엇입니까? 이 간단한 질문은 이후에 일어나는 모든 일의 기초입니다. 해결하려는 문제를 이해하고, 알고리즘 선택이나 데이터 소스 선택과 같은 결정은 그로부터 자연스럽게 이어집니다. 이렇게 하면 시작점이 설정되지만 마무리 선에도 정의가 필요합니다. 성공을 어떻게 측정할 것인가요? 이 두 가지 질문은 프로젝트에 대한 광범위한 프레임워크를 제공하며, 여기에서 팀은 세부 사항을 채우기 시작할 수 있습니다.
2. 고품질, 다양한 데이터 세트 사용: 프로젝트의 결과는 소스 데이터만큼만 유효합니다. 중복 및 비현실적으로 일관된 소스와 같은 문제가 있는 저품질 데이터 세트는 최선의 비대칭 결과, 최악의 경우 문제가 발생하여 회사의 시간, 비용 및 고객의 비용을 초래하는 잘못된 결론으로 이어집니다. 분석 및 AI의 경우 데이터 세트는 최신 상태여야 하며 실제 상황을 반영하는 동시에 관련성이 높지만 다양한 관점을 가져야 합니다.
3. 적합한 알고리즘 및 모델 아키텍처 선택: 머신러닝 기술은 특정 목적으로 개발되었습니다. 변형 감지 시스템은 계층적 클러스터링 또는 객체 식별 시스템과 다릅니다. 일부 ML 방법은 더 많은 처리 능력이 필요하며, 단순한 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다. 마찬가지로 분석 모델도 각자 최선의 용도를 가지고 있습니다. 데이터에 몇 가지 다른 알고리즘을 적용해 보고 그 성능을 비교해 보는 것이 유용할 수 있습니다.
4. 모델 정규화 및 최적화: ML에서 모델의 학습 세트에 운영 환경에서 사용할 다양성이 부족한 경우 과적합이 발생합니다. 모델이 제한된 데이터 세트에 대해 고도로 학습된 경우 해당 학습 세트와 다른 입력을 해석하지 못할 수 있습니다. 정규화는 과적합을 제거하고 모델을 보다 일반적으로 적용하도록 합니다. 최적화는 높은 정확도를 보장하기 위해 모델을 반복적으로 미세 조정합니다.
5. 결과를 명확하게 전달: 위에 나열된 관행에는 프로젝트의 기술적 요소가 포함됩니다. 그러나 성공의 가장 큰 잠재적 열쇠 중 하나는 종종 간과됩니다. 바로 결과 공유입니다. 팀은 모델을 미세 조정하거나 데이터 소스를 감사하는 데 중점을 둘 수 있으며 주요 이해 관계자는 프로젝트가 어떻게 진행되고 있는지 알아야한다는 사실을 잊어버릴 수 있습니다. 이를 위해서는 실행 가능한 측정지표와의 명확한 의사 소통과 "어떻게 진행되고 있습니까?"에 대한 간결한 평가가 필요합니다.

데이터 분석 및 머신러닝 사용 사례 및 용도

데이터 분석 및 머신러닝은 현실 세계에서 어떻게 적용됩니까? 데이터가 존재하는 한 모든 산업의 조직은 데이터 분석과 머신러닝을 통합할 수 있습니다. 실제로 엔지니어링, 운영, 마케팅 및 영업과 같은 여러 부서에서 이러한 기능을 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 다음은 다양한 산업 및 기능 전반에서 분석 및 머신러닝의 이점을 보여주는 사용 사례를 다룹니다.

• 마케팅: 마케팅 부서는 이메일 및 소셜 미디어 게시물에 대한 참여 추적, 구매 이력, 앱 사용, 브라우징 동작 등 모든 종류의 수단에서 데이터를 가져옵니다. 그 정보의 홍수로 무엇을 해야 할까요? 머신러닝 시스템은 이를 컴파일하여 특정 패턴을 찾고 비즈니스 사용자를 위해 개별 고객 및 세그먼트에 대한 분석 기반 프로필을 구축할 수 있습니다. 데이터 기반 의사결정을 통해 마이크로타겟팅된 제안 또는 인구 통계적 계절적 참여와 같은 추가 전략을 활성화할 수 있습니다.
• 재무: 조직 전반의 데이터가 통합되면 재무 부서는 머신러닝을 사용하여 대량의 데이터를 컴파일하고 데이터 분석을 통해 해독할 수 있습니다. 결과적으로 얻은 데이터 기반 인사이트는 현금 흐름, 급여 추세, 자산 구매 패턴과 같은 중요한 요소를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 데이터 분석은 추세 감지 및 모델 기반 예측을 통해 새로운 수준의 인사이트를 도출하는 동시에 사기 감지에 대한 지원을 제공할 수 있습니다.
• 보건의료: 전자 의료 기록, 연결된 기기, 시설 내 운영 측정지표 간의 머신러닝 및 분석은 의료 기관이 운영을 최적화하고 더 나은 개인 치료를 제공할 수 있도록 함께 사용할 수 있습니다. 기업 운영의 경우 직원 채용은 계절 및 날씨와 같은 요인에 따라 트리거되는 검증된 사용 주기에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다. 개인에게 데이터 기반 인사이트는 특정 심사를 예약하거나 새로운 치료법을 약속하는 시기에 대한 플래그를 제공할 수 있습니다.
• 로보틱스: 거의 모든 로봇 기술 사용이 제조 주기부터 생산 사용 중인 최종 제품까지 데이터를 생성합니다. 후자의 경우 온도 센서, CPU 사용, 기계식 접합 및 모터를 포함한 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 활용해 제조 원재료 조달부터 모터 유지보수까지 생산의 모든 측면을 최적화하는 것을 목표로 하며, 궁극적으로 유지보수 비용을 절감합니다.
• 경제학: 머신러닝은 다양한 방식으로 경제 연구 및 분석에 도움이 될 수 있습니다. 가장 간단하게는 방대한 양의 데이터를 수집하고 시각화를 구축할 수 있습니다. 그러나 경제 분석가들은 머신러닝을 사용하여 텍스트 기반 감성과 같은 관련 데이터 포인트를 연구함으로써 특정 발견의 방법과 이유에 대한 더 큰 맥락을 제공합니다.

Oracle의 데이터 분석 및 머신러닝 솔루션으로 비즈니스 개선하기

Oracle Analytics 시스템은 데이터 과학자에게는 강력한, 비즈니스 사용자에게는 직관적인 사용성을 제공하고 머신러닝과 통합된 강력한 기능이 탑재되어 있습니다. Oracle Analytics 제품을 사용하면 자연어 처리로 데이터를 탐색하고, 코드가 없는 인터페이스에서 시각화를 구축하고, 원클릭 AI 기반 인사이트를 누릴 수 있습니다. Oracle은 노 코드 및 AutoML 유형 기능을 포함한 데이터 액세스 및 AI/ML 접근성을 민주화하는 동시에 상황에 맞는 정보를 제공할 수 있도록 지원합니다.

머신러닝 및 데이터 분석은 비즈니스를 혁신하고, 혁신을 주도할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 조직은 데이터의 힘을 활용하고 고급 기술을 활용하여 귀중한 인사이트를 얻고 데이터 기반 의사 결정을 내리며 잠재적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 기술이 계속 진화함에 따라 머신러닝에서 데이터 분석에 이르는 애플리케이션은 확장될 뿐이며 모든 규모의 비즈니스에 흥미로운 기회를 제공합니다.

머신러닝 및 분석 FAQ

ML과 분석의 차이점은 무엇인가요?

머신러닝은 소규모 자동화 작업이나 비판적 사고가 필요한 더 크고 복잡한 프로세스에 상관없이, 대규모 데이터 세트를 평가하여 패턴을 식별하고 예측 모델을 구축하는 과정입니다. 데이터 분석은 데이터 및 통계에 대한 체계적인 분석 과학을 의미합니다. 분석은 머신러닝을 통합하여 데이터 모델을 생성함으로써 이점을 얻을 수 있지만 의도적으로 함께 사용하지 않는 한 두 가지 개념은 별도로 존재합니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서 ML과 분석을 결합하면 기업은 성공을 거둘 수 있습니다.

머신러닝을 사용한 데이터 분석 유형은 무엇인가요?

일반적으로 분석 플랫폼이 머신 러닝을 지원하고 데이터 저장소에 올바르게 연결된 경우 모든 유형의 분석이 머신러닝을 사용할 수 있습니다. 기능적으로 거의 모든 분석 프로젝트는 머신러닝을 사용하여 데이터 집약적 프로세스를 신속하게 처리할 수 있습니다.

머신러닝 및 분석을 사용하여 비즈니스 예측을 수행하는 방법은 무엇인가요?

분석은 과거 데이터를 처리하고, 영업 주기, 시장 동향, 고객 행동, 심지어 제조 프로세스와 같은 것들에 대한 패턴을 식별함으로써 기업이 비즈니스 예측을 수행할 수 있도록 지원합니다. 기업은 이 모든 것에 대한 예측적 인사이트를 바탕으로 더 나은 비즈니스 성과를 위해 발견 사항을 최대한 활용할 수 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.

조직은 머신러닝 및 분석 프로젝트의 성공을 어떻게 보장할 수 있을까요?

머신러닝 및 분석 프로젝트의 경우 다음을 포함하여 성공을 위해 포지셔닝하는 데 도움이 될 수 있는 다음 사례를 고려하십시오.

• 둘 다의 경우: 고품질 데이터 소스 사용
• 분석의 경우: 데이터 엔지니어가 사용하기 전에 모델링 및 데이터가 표준을 충족하는지 확인합니다.
• 분석의 경우: 프로젝트 목표와 실제 자원의 균형을 가장 잘 맞추는 기술을 선택합니다.
• 머신러닝의 경우: 과적합 및 과소적합과 같은 문제를 해결합니다.
• 머신러닝의 경우: 배포 후 모델을 지속적으로 모니터링하여 추가 개정 및 조정이 필요한지 확인합니다.