28.04.2020 by Milena Riedl

빅데이터에서 스마트 데이터로

빅데이터 시리즈의 첫 번째 기사에서는 이미 빅데이터라는 용어에 대한 첫 번째 인사이트를 제공하고 생산, 특히 열 분석을 위한 데이터 처리를 통해 어떤 이점을 얻을 수 있는지에 대해 설명했습니다. 다음 기사에서는 데이터 과학이라는 용어를 좀 더 자세히 소개하고 몇 가지 일반적인 방법을 보여드리고자 합니다.

By Michaela Lang & Jigyasa Sakhuja, 데이터 과학자 NETZSCH 분석 & 테스트

데이터 과학의 정의

데이터 과학이라는 용어에서 이미 알 수 있듯이 데이터 과학은 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하는 과학입니다. 이 정보를 사용하여 특정 프로세스의 품질과 효율성을 개선하거나 새로운 인사이트를 얻는 것이 목표입니다. 데이터 과학의 도움으로 쉽게 인식할 수 없는 상관관계를 발견할 수 있습니다. 데이터 과학의 영역은 다양한 전문 분야로 구성되어 있습니다. 수학/통계학 및 컴퓨터 과학 외에도 전문 지식이 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 열 분석에서는 측정된 데이터 세트에서 잘못된 결론을 도출하지 않고 올바른 분석 방법을 사용하기 위해 화학적 및 물리적 과정을 올바르게 이해하고 해석하는 것이 필요합니다.

NETZSCH 분석 및 테스트에서 필요한 모든 전문 분야를 이용할 수 있으므로 NETZSCH 분석 및 테스트는 열 분석 분야에서 데이터 과학 방법을 적용할 수 있다는 이점이 있습니다.

다음 섹션에서는 데이터 과학에서 사용되는 몇 가지 데이터 분석 방법을 소개하고자 합니다.

데이터 분석 기법

large 양의 정성적 데이터가 있으면 데이터 과학자는 데이터 집합을 가치 있는 정보로 전환하는 주요 작업을 시작할 수 있습니다. 데이터 전처리가 끝나면 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 다음에서는 이 과제에 접근하는 방법을 설명합니다.

데이터 탐색

데이터 탐색의 목표는 데이터를 기본적인 방식으로 이해하는 것입니다. 데이터의 구조를 파악하고 값의 분포를 조사해야 합니다. 데이터 탐색을 통해 데이터 간의 상관관계를 먼저 파악하고 분석에 가장 적합한 방법을 찾을 수 있습니다.

예측 분석

비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 분석의 하위 집합입니다. 예측 분석에서는 데이터 세트의 패턴을 평가하여 추세와 미래 결과를 예측할 수 있습니다. 예측 분석에는 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 아래에서는 이러한 응용 프로그램 중 몇 가지에 대해 간략히 소개해드리겠습니다:

  • 머신 러닝:

인공 지능의 응용 분야로, 수동으로 프로그래밍하지 않고도 시간이 지남에 따라 시스템이 자동으로 지식을 얻고 경험을 통해 스스로를 개선할 수 있도록 해줍니다.

머신 러닝 방법은 large 데이터 세트에서 패턴을 추출하여 기존 데이터에서 정보를 수집합니다. 일반적으로 종속성은 머신 러닝 모델이라고 하는 시스템에 의해 인식되고 학습되므로, 알려지지 않은 새로운 데이터로도 미래의 이벤트나 결과에 대한 예측을 할 수 있습니다.

  • 선형/비선형 회귀:

선형 회귀는 예측 분석을 위한 가장 강력하고 기본적인 알고리즘 중 하나입니다. 주요 목표는 변수, 즉 하나 이상의 독립 변수를 기반으로 하는 목표 변수를 예측하는 것입니다. 선형 회귀를 사용하면 기존 데이터 세트에서 목표 변수와 하나 이상의 예측 변수 사이의 선형 관계를 식별하여 의존성을 설명하는 선형 함수를 생성할 수 있습니다.

이와 대조적으로 비선형 회귀를 사용하면 변수 간의 관계를 설명하기 위해 비선형 함수가 정의됩니다.

알려진 관계에 대한 정보를 사용하면 새로운 데이터로 쉽게 예측할 수 있습니다.

  • 분류:

분류에는 데이터를 특정 카테고리에 할당하는 작업이 포함됩니다. 고전적인 머신 러닝 방법입니다. 데이터를 특정 카테고리에 할당하는 기준과 패턴을 기존의 범주형 데이터에서 학습하여 새로운 데이터를 올바르게 분류하는 데 적용할 수 있습니다.

  • 선형/비선형 분류:

선형 분류는 많은 수의 특징을 다룰 때 사용되며, 비선형 분류는 데이터를 선형적으로 분리할 수 없는 경우에 사용됩니다.

  • 로지스틱 회귀:

특정 카테고리에 속하는 새로운 관측값의 확률을 예측하는 데 사용되는 분류 기법입니다. 이메일 스팸, 사기 탐지, 온라인 거래 사기 등을 예로 들 수 있습니다.

처방적 분석

주요 초점 영역은 현재 데이터 시나리오에 가장 적합한 솔루션을 찾는 것입니다. 예측 분석과 더불어 처방 분석은 예측된 정보를 사용하여 미래에 영향을 미치는 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다. 예측 정보를 사용하여 예측된 결과를 얻거나 방지하기 위해 어떤 결정을 내려야 하는지 분석하는 것이 목표입니다.

좋은 데이터 분석을 위한 최고의 전제 조건은 데이터 과학자와 분석 대상 데이터의 출처가 되는 전문 부서와의 긴밀한 교류입니다. 열 분석 분야에서 다년간의 경험과 지식을 갖춘 NETZSCH 은 전문 분야에서 데이터 과학 방법을 적용할 수 있습니다.