Allen's 데이터 맛집

현 시대에서, 매일 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터는 가치 측정이 힘들 정도 입니다. 이 글에서는 텍스트 마이닝의 개념, 그 중요성, 그리고 실제 사례를 통해 이 분야가 어떻게 데이터 분석에 사용되는지 알아보겠습니다. 텍스트 마이닝이란? 텍스트 마이닝, 또는 텍스트 분석은 비정형 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고, 이를 분석하여 유용한 패턴, 트렌드, 통찰력을 도출하는 과정입니다. 이는 자연어 처리(NLP), 기계 학습, 통계학 등 다양한 기술을 활용하여 진행됩니다. 텍스트 마이닝의 중요성 - 데이터 이해의 깊이 증가: 텍스트 마이닝을 통해 소셜 미디어 포스트, 리뷰, 뉴스 기사 등에서 고객의 의견, 감정, 선호도 등을 이해할 수 있습니다. - 의사결정 개선: 추출된 통찰력은 제품 개발, 마케팅 전략..

데이터 과학의 발전과 함께, 비정형 데이터 분석은 기업과 연구자들에게 새로운 인사이트들을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 비정형 데이터 분석의 중요성, 다양한 분석 기법, 그리고 실제 적용 사례에 대해 알아보겠습니다. 비정형 데이터란? 비정형 데이터는 전통적인 데이터베이스 시스템에서 쉽게 저장, 검색, 분석할 수 없는 모든 형태의 데이터를 말합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 형태가 여기에 속합니다. 이러한 데이터는 구조화되지 않아 처리가 복잡하지만, 귀중한 정보와 통찰력을 포함하고 있습니다. 비정형 데이터 분석의 중요성 비정형 데이터는 인터넷, 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT) 기기 등에서 대량으로 생성됩니다. 이 데이터를 효과적으로 분석하면 고객의 행동, 시장 동향, 공공 안전, 건강..