방송대 통계데이터과학과 데이터마이닝 출석수업 중간과제

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본문내용

전통적 분석 방법인 모수적 모형 접근방법은 단순 선형 회귀분석 Y=α+βX와 같이 모수 α, β를 과거의 데이터로부터 추정하는 방법이다. 정해진 분포나 가정을 통해 데이터를 분석하며, 모형의 복잡성보다는 단순성을 추구하며 신뢰도가 중요하다. 알고리즘 접근방법보다 결과가 단순해서 해 석이 쉬운 편이나, 가정에 부합하지 않는 반례가 존재할 가능성이 있어 모형의 유지보수가 어렵고 정확도가 낮을 수 있다. 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 여기에 해당한다. 모수적 모형을 활용해 고객 구매 데이터를 분석하고 예측하는 경우에는 고객의 구매에 영향을 미치는 인자가 무 엇이고 왜 중요한지 설명하는 것을 목적으로 한다. 알고리즘 접근방법은 알고리즘에 의해 정해진 방식을 가지고 데이터를 학습하고 예측하는 것이 다. 데이터가 복잡해도 적용 가능하며, 연구자가 미처 인식하지 못한 패턴도 뽑아낼 수 있어 정확 도가 높다. 과도적합(overfitting)을 주의해야 하며, 모수적 모형 접근방법보다 해석이 어렵다.

참고 자료

장영재 외(2022), 『데이터 마이닝』, 한국방송통신대학교출판문화원.
김준겸 외(2021), 치킨 리뷰의 이면: 텍스트 마이닝을 통한 리뷰의 탐색적 분석을 중심으로, 한국콘텐츠학회.
정예린, 주영애(2021), 중고거래 어플리케이션 <당근마켓> 리뷰텍스트에 나타난 소비자의 인성 함축단어 텍스트마이닝 분석, 한국콘텐츠학회.