빅데이터 활용 기본 테크닉 7가지

빅데이터가 등장하기 이전엔 정형 데이터를 주로 이용했습니다. 
(연관 규칙 학습, 유형분석, 유전자 알고리즘, 기계학습, 회귀분석) 하지만 최근 SNS가 발달함에 따라 비 정형화된 데이터를 많이 이용하고 있습니다.

테크닉	내용	예시
연관규칙학습	변인들 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지 찾아내는 방법	커피를 구매하는 사람이 탄산음료를 더 많이 사는가?
유형분석	문서를 분류하거나 조직을 그룹으로 나눌 때, 또는 온라인 수강생들을 특성에 따라 분류할 때 사용	이 사용자는 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가?
유전자 알고리즘	최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 매커니즘을 통해 점진적으로 진화 시켜 나가는 방법	최대한 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?
기계학습	훈련 데이터로부터 학습한 알려진 특성을 활용해 예측하는 방법	기존의 시청 기록을 바탕으로 시청자가 현재 보유한 영화 중에서 어떤 것을 가장 보고 싶어할까?
회귀분석	독립변수를 조작함에 따라, 종속변수가 어떻게 변하는지를 보면서 두 변인의 관계를 파악할 때 사용	구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는가?
감정분석	특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석	새로운 환불 정책에 대해 고객의 평가는 어떠한가?
소설네트워크분석  (=사회관계망분석)	특정인과 다른 사람이 몇 촌 정도의 관계인가를 파악할 때 사용하고, 영향력있는 사람을 찾아낼 때 사용	고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나?