Part 3: 빅데이터 모델링

 

1. 분석모형 설계

1.1 분석 절차 수립

빅데이터 분석을 위해 체계적인 분석 절차를 수립해야 합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 분석모형 선정: 분석 목적에 적합한 모델을 선택합니다.
• 분석모형 정의: 분석의 목표와 가설을 수립하고, 모델의 특성을 정의합니다.
• 분석모형 구축 절차: 데이터 수집, 정제, 모델 학습, 평가 등의 단계로 분석을 수행하는 절차를 확립합니다.

1.2 분석 환경 구축

효율적인 빅데이터 분석을 위해 환경을 구축하는 과정입니다.

• 분석 도구 선정: Python, R, SQL, Hadoop, Spark 등 목적에 맞는 도구를 선택합니다.
• 데이터 분할: 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 분할하여 모델의 일반화 성능을 높입니다.

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2. 분석기법 적용

2.1 분석기법

다양한 분석기법이 존재하며, 데이터 유형과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택합니다.

• 회귀분석: 데이터 간의 관계를 분석하여 예측 모델을 구축하는 기법
• 로지스틱 회귀분석: 이진 분류 문제에서 사용되는 회귀 기법
• 의사결정나무: 데이터를 계층적으로 나누어 예측하는 트리 기반 기법
• 인공신경망: 다층 퍼셉트론을 활용한 딥러닝 모델
• 서포트벡터머신(SVM): 고차원 데이터를 분류하는 기법
• 연관성분석: 데이터 간의 연관 규칙을 도출하는 기법
• 군집분석: 데이터의 유사성에 기반하여 그룹을 형성하는 기법

2.2 고급 분석기법

빅데이터 특성을 고려한 심화 분석 기법입니다.

• 반구형 자료 분석: 다양한 차원의 데이터를 분석
• 다변량 분석: 여러 변수를 동시에 고려하여 분석
• 시계열 분석: 시간의 흐름에 따른 데이터 패턴을 분석
• 베이지안 기법: 사전 확률을 이용하여 확률적 분석 수행
• 딥러닝 분석: CNN, RNN, GAN 등을 활용한 신경망 기반 분석
• 비정형 데이터 분석: 텍스트, 이미지, 영상 등의 데이터를 분석
• 양상분석: 데이터의 패턴을 분석하여 의미 있는 정보 추출
• 비모수 통계: 정규성을 가정하지 않고 데이터를 분석하는 기법