데이터의 폭증과 연산 능력의 발전으로 정부기관, 연구소, 기업들의 데이터 분석에 대한 요구는 점차 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 환경에서 한 축을 담당하는 것이 데이터마이닝이다. 데이터마이닝이란 대량의 데이터 속에서 잠재적으로 유용한 의미를 가지는 정보와 패턴, 규칙을 발견하고 추출하는 과정을 일컫는다. 이렇게 추출한 정보를 이용해 정부의 정책, 기업의 전략 수립, 학술 연구 등에 이용 할 수 있는 것이다. 하지만 대부분의 기업들에서는 이윤 추구 활동에 직접적으로 연관이 있는 데이터 만을 분석, 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 일반 기업에서 오랜 시간 축적해 놓고 활용하거나 분석하지 않는 데이터를 분석하고, 그 의미를 고찰 하였다. 본 연구의 분석 데이터는 종합 중공업 회사인 A중공업의 사설 전화 교환 시스템에 축적된 직원들의 전화 사용 로그와 날짜별 온도 및 날씨, 전화 타입, 요금 등이며, 데이터마이닝에 사용 된 툴은 뉴질랜드 와이카토 대학(The university of WAIKATO)의 이안 위튼(Ian H. Witten) 교수 연구팀이 개발하고 무료로 배포하는 WEKA이다. 데이터마이닝 분석에는 ...
데이터의 폭증과 연산 능력의 발전으로 정부기관, 연구소, 기업들의 데이터 분석에 대한 요구는 점차 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 환경에서 한 축을 담당하는 것이 데이터마이닝이다. 데이터마이닝이란 대량의 데이터 속에서 잠재적으로 유용한 의미를 가지는 정보와 패턴, 규칙을 발견하고 추출하는 과정을 일컫는다. 이렇게 추출한 정보를 이용해 정부의 정책, 기업의 전략 수립, 학술 연구 등에 이용 할 수 있는 것이다. 하지만 대부분의 기업들에서는 이윤 추구 활동에 직접적으로 연관이 있는 데이터 만을 분석, 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 일반 기업에서 오랜 시간 축적해 놓고 활용하거나 분석하지 않는 데이터를 분석하고, 그 의미를 고찰 하였다. 본 연구의 분석 데이터는 종합 중공업 회사인 A중공업의 사설 전화 교환 시스템에 축적된 직원들의 전화 사용 로그와 날짜별 온도 및 날씨, 전화 타입, 요금 등이며, 데이터마이닝에 사용 된 툴은 뉴질랜드 와이카토 대학(The university of WAIKATO)의 이안 위튼(Ian H. Witten) 교수 연구팀이 개발하고 무료로 배포하는 WEKA이다. 데이터마이닝 분석에는 분류(classification), 군집(Clustering), 연관 규칙(Association Rule) 기법들의 대표적인 알고리즘들을 활용하였다. 이러한 분석 결과 직원들의 업무 특성과 전화 통화 유형, 통화 기간, 통화 요금은 전화 사용 패턴에 있어 큰 상관 관계가 있는 것으로 나타났으며, 계절, 날씨, 기온, 날짜는 전화 사용에 큰 영향이 없는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 이러한 분석을 통해 얻어진 패턴의 의미를 유추해 보고, 그를 활용한 향후 연구의 방향을 제시함으로써 본 논문의 연구를 마무리 하였다.
데이터의 폭증과 연산 능력의 발전으로 정부기관, 연구소, 기업들의 데이터 분석에 대한 요구는 점차 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 환경에서 한 축을 담당하는 것이 데이터마이닝이다. 데이터마이닝이란 대량의 데이터 속에서 잠재적으로 유용한 의미를 가지는 정보와 패턴, 규칙을 발견하고 추출하는 과정을 일컫는다. 이렇게 추출한 정보를 이용해 정부의 정책, 기업의 전략 수립, 학술 연구 등에 이용 할 수 있는 것이다. 하지만 대부분의 기업들에서는 이윤 추구 활동에 직접적으로 연관이 있는 데이터 만을 분석, 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 일반 기업에서 오랜 시간 축적해 놓고 활용하거나 분석하지 않는 데이터를 분석하고, 그 의미를 고찰 하였다. 본 연구의 분석 데이터는 종합 중공업 회사인 A중공업의 사설 전화 교환 시스템에 축적된 직원들의 전화 사용 로그와 날짜별 온도 및 날씨, 전화 타입, 요금 등이며, 데이터마이닝에 사용 된 툴은 뉴질랜드 와이카토 대학(The university of WAIKATO)의 이안 위튼(Ian H. Witten) 교수 연구팀이 개발하고 무료로 배포하는 WEKA이다. 데이터마이닝 분석에는 분류(classification), 군집(Clustering), 연관 규칙(Association Rule) 기법들의 대표적인 알고리즘들을 활용하였다. 이러한 분석 결과 직원들의 업무 특성과 전화 통화 유형, 통화 기간, 통화 요금은 전화 사용 패턴에 있어 큰 상관 관계가 있는 것으로 나타났으며, 계절, 날씨, 기온, 날짜는 전화 사용에 큰 영향이 없는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 이러한 분석을 통해 얻어진 패턴의 의미를 유추해 보고, 그를 활용한 향후 연구의 방향을 제시함으로써 본 논문의 연구를 마무리 하였다.
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