KDD(Knowledge Discovery in Databases)

KDD는 "Knowledge Discovery in Databases"의 약어로, 데이터베이스에서 지식 발견을 의미합니다. 이는 대규모 데이터셋에서 유용한 정보나 패턴을 발견하고 추출하는 프로세스를 가리킵니다. KDD는 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식 등의 다양한 기술과 방법을 활용하여 데이터로부터 유용한 지식을 추출합니다. 이를 통해 기업이나 조직은 데이터를 활용하여 의사 결정을 내릴 수 있고, 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

KDD 프로세스는 일반적으로 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. 이해 (Understanding):
   데이터 마이닝 프로세스의 첫 번째 단계로, 문제 도메인에 대한 이해와 데이터에 대한 이해가 이루어집니다. 이는 문제의 목표를 설정하고 데이터의 특성을 이해하는 과정을 포함합니다.
2. 선택 (Selection):
   분석할 데이터를 선택하고, 필요한 데이터를 수집하거나 추출하는 단계입니다. 이 단계에서는 데이터의 품질을 평가하고, 데이터 전처리를 수행하여 데이터를 정제하고 준비합니다.
3. 전처리 (Preprocessing):
   데이터를 클렌징하고 변환하는 단계로, 불필요한 데이터를 제거하거나 결측치를 처리하고, 데이터를 정규화하거나 표준화하여 분석에 적합한 형태로 변환합니다.
4. 변환 (Transformation):
   데이터를 특성 공간으로 변환하거나 압축하는 등의 변환 작업을 수행합니다. 주성분 분석 (PCA), 차원 축소 등의 기법을 사용하여 데이터를 적절한 형태로 변환합니다.
5. 데이터 마이닝 (Data Mining):
   이 단계에서는 데이터에서 패턴이나 지식을 발견하는 데이터 마이닝 알고리즘을 적용합니다. 분류, 회귀, 군집화, 연관 규칙 발견 등의 기술을 사용하여 유용한 정보를 추출합니다.
6. 해석 (Interpretation):
   데이터 마이닝 결과를 해석하고, 도출된 지식이나 패턴이 의미하는 바를 이해하는 단계입니다. 이는 도메인 전문가들과의 협업이 필요한 경우가 많습니다.
7. 평가 (Evaluation):
   도출된 모델이나 패턴의 유효성을 평가하고 검증하는 단계입니다. 모델의 성능을 측정하고 테스트하는 등의 평가 작업을 수행합니다.
8. 활용 (Utilization):
   마지막으로, 발견된 지식이나 패턴을 실제 문제 해결이나 의사 결정에 적용하는 단계입니다. 이를 통해 기업이나 조직은 데이터로부터 얻은 인사이트를 활용하여 경쟁력을 강화하고 비즈니스 가치를 창출합니다.

KDD는 데이터 중심의 의사 결정을 지원하고, 다양한 산업 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이는 기업의 고객 분석, 마케팅 전략 수립, 금융 거래 감지, 의료 진단 지원 등 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다.