블랙박스 ## 개요 **블랙스 문제**(Black Box Problem)는공지능, 특히 딥러닝반 모델에서 자주 언급되는 핵심적인 윤리적·기술적 이슈로, AI 시스템이 특정 결정을 내리는 과정이 투명하지 않고 해석하기 어려운 현상을 의미한다. 이 용어는 시스템의 내부 동작을 관찰할 수 없고, 오직 입력과 출력만을 볼 수 있는 ‘블랙박스’에 비유하여 붙여졌...

# 데이터베이스 지식 발견 ## 개요 **데이터베이스 지식 발견**(Knowledge Discovery in Databases, 이하 KDD)은 대규모 데이터베이스에서 잠재적인 패턴, 관계, 트렌드 등을 추출하여 유의미한 정보와 지식을 도출하는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터로부터 인사이트를 창출하고 의사결정에 활용할 수 있...

# RFM 분석 ## 개요 RFM 분석FM Analysis)은 고객의 구 행동을 기반으로 고객을 세분화하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 활용되는 데이터 기반 분석 기법이다. RFM은 **Recency**(최근성), **Frequency**(빈도), **Monetary**(금액)의 약자로, 각각 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매했는지, ...

# 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터 과학 및 정보 처리 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 재구조화하거나 변형하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 데이터 정제, 통합, 정규화, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 데이터 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 중...

# 데이터 마이닝 ## 개요 **데이터 마이닝**(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 초기 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)를 분석이나 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관성이 없으며, 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용하기에는 적합하지 않습니...

# DBSCAN ## 개요/소개 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 비모수적 클러스터링 알고리즘입니다. 1996년 Martin Ester 등이 제안한 알고리즘으로, K-means와 같은 전통적인 클러스터링 방법과 달리 *...

# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...

# 타겟 고객 정의 ## 개요 타겟 고객 정의는 마케팅 전략 수립 과정에서 핵심적인 역할을 하는 기초 단계입니다. 이는 특정 제품이나 서비스에 가장 적합한 소비자 집단을 식별하고, 그들의 니즈, 행동 패턴, 가치관 등을 분석하여 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 과정을 의미합니다. 타겟 고객 정의를 통해 기업은 자원을 효율적으로 배분하고, 맞춤형 커...