[논문 리뷰] The Survey of Data Mining Applications And Feature Scope

Neelamadhab Padhy, Pragnyaban Mishra외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 25.

Data Mining Algorithms and Applications참고 문헌 37인용 수 79

한 줄 요약

이 논문은 다양한 분야에 걸친 데이터 마이닝 응용 사례에 대한 종합적인 조사를 제시하고, 데이터 마이닝 워크플로우에서 특징 공 ing의 범위를 평가한다. 산업 및 연구 분야의 기법과 응용 사례를 통합하여, 대규모 데이터 환경에서 데이터 마이닝이 의사결정을 어떻게 향상시키는지 특히 비즈니스 인텔리전스 및 전략적 정보 시스템에서 강조한다.

ABSTRACT

In this paper we have focused a variety of techniques, approaches and different areas of the research which are helpful and marked as the important field of data mining Technologies. As we are aware that many Multinational companies and large organizations are operated in different places of the different countries.Each place of operation may generate large volumes of data. Corporate decision makers require access from all such sources and take strategic decisions.The data warehouse is used in the significant business value by improving the effectiveness of managerial decision-making. In an uncertain and highly competitive business environment, the value of strategic information systems such as these are easily recognized however in todays business environment,efficiency or speed is not the only key for competitiveness.This type of huge amount of data are available in the form of tera-topeta-bytes which has drastically changed in the areas of science and engineering.To analyze,manage and make a decision of such type of huge amount of data we need techniques called the data mining which will transforming in many fields.This paper imparts more number of applications of the data mining and also focuses scope of the data mining which will helpful in the further research.

연구 동기 및 목표

• 산업 및 연구 분야에서의 주요 데이터 마이닝 응용 사례를 식별하고 분류하기.
• 데이터 마이닝 효과성을 향상시키는 데 특징 공 ing의 역할과 범위를 검토하기.
• 대규모 조직 내에서 경영 의사결정 향상에 기여하는 데이터 마이닝의 전략적 중요성 부각하기.
• 현재의 트렌드와 데이터 마이닝 응용 분야의 격차를 맵핑하여 향후 연구의 기초 제공하기.
• 데이터 마이닝이 테라바이트에서 페타바이트 규모의 대규모 데이터를 어떻게 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 전환하는지 보여주기.

제안 방법

• 학술 및 산업 문헌에 보고된 데이터 마이닝 기법과 응용 사례에 대한 체계적 검토.
• 비즈니스, 과학, 정보 시스템을 포함한 도메인별 데이터 마이닝 응용 사례 분류.
• 특징 공 ing 프로세스 및 모델 성능와 해석 가능성에 미치는 영향 분석.
• 다국적 기업과 대규모 조직의 사례 연구 및 실제 구현 사례 통합.
• 데이터 웨어하우스 통합을 활용하여 데이터 마이닝을 통한 전략적 의사결정 지원 프레임워크 제공.
• 다이나믹한 비즈니스 환경에서 테라바이트에서 페타바이트 규모의 데이터 볼륨을 처리하는 데에 데이터 마이닝의 역할 평가하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현대 기업에서 데이터 마이닝의 주요 도메인과 응용 사례는 무엇인가?
• RQ2 특징 공 ing은 데이터 마이닝 솔루션의 효과성과 확장성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 경쟁적인 데이터 집약적인 비즈니스 환경에서 데이터 마이닝은 의사결정에 어떤 전략적 가치를 기여하는가?
• RQ4 실제 환경에서 데이터 마이닝 기법은 테라바이트에서 페타바이트 규모의 대규모 데이터 도전 과제를 어떻게 다루는가?
• RQ5 데이터 마이닝 응용 및 특징 범위 분야에서 향후 연구의 주요 격차와 기회는 무엇인가?

주요 결과

• 데이터 마이닝은 대규모 데이터셋에서 실행 가능한 인사이트를 추출하기 위해 비즈니스, 과학, 정보 시스템 분야에 널리 적용된다.
• 특징 공 ing은 데이터 마이닝 워크플로우에서 모델 정확도와 해석 가능성에 크게 기여한다.
• 데이터 웨어하우스 통합을 통해 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 전환함으로써 데이터 마이닝은 전략적 의사결정 지원에 기여한다.
• 논문은 테라바이트에서 페타바이트 규모의 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 확장 가능한 데이터 마이닝 기법에 대한 점증적인 필요성을 규명한다.
• 이 조사에서는 다국적 기업에서 운영 효율성 향상과 경쟁력 제고에 데이터 마이닝의 중요성을 강조한다.
• 현재의 응용 사례를 맵핑하고 특징 범위 및 응용 분야에서 미개척된 영역를 식별함으로써 본 연구는 향후 연구의 기초를 마련한다.