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데이터 큐레이션 서비스로 데이터 관리 효율성을 극대화

ALDA 테크에서 데이터 마이닝 분석

데이터 마이닝 분석데이터의 패턴을 발견하기 위해 통계 알고리즘과 모델 구축 기술을 적용합니다.기업들이 데이터를 통해 귀중한 통찰력을 추출함으로써 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 설계된.

주요 측면:

데이터 수집: 웹 데이터와 외부 및 내부 소스를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 분석에 필요한 원료를 제공하기 때문에 데이터 마이닝 분석의 기초입니다.

데이터 위생: 데이터를 효과적으로 채굴하기 전에, 그것은 깨끗하고 표준화되어야 합니다.

서비스에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다.

• 구조 표준화: 데이터를 일관성 있게 포맷하는 것.
• 데이터 정화: 데이터 품질을 향상시키기 위해 오류와 불일치 제거.
• 이름 및 주소 표준화: 이름과 주소를 올바르게 포맷하여 정확성을 보장합니다.

데이터 통합: 데이터 마이닝 분석에 필수적인 데이터를 통합하기 위해 매칭 알고리즘을 사용합니다.

여기에는 다음을 포함합니다.

• 정밀 및 불분명한 일치: 작은 오차가 있음에도 불구하고 유사한 기록을 정확하게 일치시키고 그룹화하는 기술.
• 결의결정: 데이터 정체성에 대한 모든 문제를 해결하여 각 기록이 독특하고 정확하다는 것을 보장합니다.
• 지리 공간 데이터 증대: 공간 분석을 위한 데이터 마이닝에서 특히 유용할 수 있는 지리적 정보로 데이터를 강화합니다.

데이터 준수: 데이터 처리가 법적 및 규제 표준에 부합하는지 보장합니다. 민감한 정보를 보호하고 개인 정보 보호 규정을 준수하기 위해 데이터 마이닝에서 중요합니다.

데이터 분석: 수집, 청소 및 통합 된 데이터로 다양한 데이터 마이닝 분석을 수행 할 수 있습니다.

그 중에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 예측 모델링: 역사적인 데이터에 기초한 미래 결과를 예측하는 모델을 구축합니다.
• 동향 분석: 시간이 지남에 따라 패턴과 경향을 파악합니다.
• 세분화: 다른 그룹이나 행동을 더 잘 이해하기 위해 데이터를 세그먼트로 나누는 것
• 협회 규칙 학습: 데이터의 변수들 사이의 흥미로운 관계를 발견합니다.

통찰력 과 보고: 데이터 마이닝 분석의 마지막 단계는 결과를 실행 가능한 통찰력과 보고서로 변환하는 것입니다.

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