빅데이터 활용 사례(2)

3. 유전 알고리즘

- 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연선택, 돌연변이 등과 같은 메커니즘을 통해 점진적으로 진화시켜 나가는 방법이다.

- 최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가? 와 같은 문제를 해결할 때 사용한다.

ex) 최적화된 택배 차량 배치, 최고의 시청률을 내기위한 방송 프로그램 배치

응급실에서 의사를 어떻게 배치하는 것이 가장 효율적인가?

연비가 좋은 자동차를 개발하기 위해 원자재와 엔지니어링을 어떻게 결합하는 것이 좋을까?

 

4. 기계학습=머신러닝

- 컴퓨터가 데이터로부터 규칙을 찾고 이러한 규칙을 활용해 '예측'하는 데 초점을 둔 방법이다.

- '기존 시청 기록을 바탕으로 시청자가 보유한 영화 중 어떤 영화를 가장 보고 싶어 할까? 와 같은 문제를 해결할 때 사용한다.

ex) 유튜브 및 넷플릭스의 미디어 추천 시스템

스팸메일 필터링

질변 진단 예측

 

5. 회귀분석

- 독립변수를 조작하면서 종속변수가 어떻게 변하는지를 보며 수치형으로 이루어진 두 변인의 관계를 파악하는 방법이다.

- 구매자의 나이가 구매 차량의 타입에 어떤 영향을 미치는가? 와 같은 문제를 해결할 때 사용한다.

 ex) 사용자의 만족도가 충성도에 어떤 영향을 미치는가?

이웃들과 그 규모가 집값에 어떤 영향을 미치는가?

상품가격은 매출에 어떤 영향을 미치는가?

 

6. 감정분석

- 특정 주제에 대해 말하거나 글을 쓴 사람의 감정을 분석하는 방법이다.

- 비정형 데이터 마이닝의 대표적인 기법 중 하나로, 텍스트 파일로부터 단어를 추출하고 추출된 단어어ㅢ 긍정, 부정을 선별하여 글을 쓴 사람의 감정을 분석하는 분석 방법이다.

- 새로운 환불 정책에 대한 고객의 평가는 어떤가? 와 같은 문제를 해결할 때 사용한다.

ex) 호텔에서 고객의 후기를 분석하여 고객의 니즈를 찾아낸다.

제품의 사용기에 나타난 고객의 감정은 어떠한가?

 

7. 소셜 네트워크 분석

- 사회 관계망 분서긍로도 불리며, SNS와 같은 온라인 공간에서 유저 사이의 팔로워, 팔로잉 관계를 분석하여 영향력 있는 사람을 찾아내어 기업의 효율적인 마케팅이나 범죄 수사에서 공범을 찾는 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

- 오피니언 리더, 즉 영향력 있는 사람을 찾아낼 수 있으며, 고객 간 소셜 관계를 파악할 수 있다.

ex) 도시계획 및 지리학 분야에서 SNA를 활용하여 도시공간분석에 이용

특정인과 다른 사람이 몇 촌 정도의 관계인가?

이 사람이 어느 정도 영향력 있는 인플루언서인가?

소셜 네트워크 분석 요소
: 소셜 네트워크 분석은 비정형 데이터 분석으로 ADsP의 3과목에서 다루지 않는 영역이지만 간혹 소셜 네트워크 분석과 관련된 용어가 출제됨에 따라 아래의 용어 정도는 숙지하기를 권한다.
- 연결 중심성 : 하나의 점에 얼마나 많은 다른 점이 연결돼 있는지 나타내는 척도로, 연결된 노드들의 수의 합으로 표현한다.
- 근접 중심성 : 노드 사이의 거리를 기반으로 측정한 척도이다. 
- 매개 중심성 : 네트워크 내에서 해당 노드가 어디에 위치하는지 파악함으로써 해당 노드의 영향력을 파악할 수 있다.
- 아이겐벡터 중심성 : 네트워크 내의 노드와 다른 벡터의 중심성과 가중치를 활용하여 계산하는 방식으로, 해당 노드와 연결된 다른 노드들이 네트워크 내에서 얼마나 중요한지 파악하는 지표다. 

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출처 : 2026 ADsP 데이터분석 준전문가