데이터마이닝 통계 데이터과학과 방송통신대학교 과제

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목차

1) 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징 및 장단점
2) SNS에 게시된 텍스트 데이터를 분석하는 경우 어떤 주제를 분석하면 좋은가.

본문내용

1) 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징 및 장단점
구분 모수적 모형 접근법 알고리즘 접근법
특징 단순 선형 회귀분석 Y=a+bx와 같이 모수 a와 b를 과거 데이터로부터 추정하는 방법임. 즉 모형식을 세우고 식 안의 모수를 데이터를 활용하여 최소제곱법이나 최대우도추정법 등에 의해 구하는 방식임.
예시) 선형 회귀분석, 로지스틱회귀모형 알고리즘에 의해 정해진 방식으로 계산된 결과에 따라 분석되는 방식임. 정해진 방식, 즉 알고리즘에 의해 데이터로 학습(training 혹은 learning)한다는 표현을 함
예시) 의사결정나무, 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트, 신경망 모형 등
장점 결과의 해석이 대체로 용이하며, 결과가 복잡하지 않음 데이터 복잡성이 높아도 적용이 가능함
단점 가정이나 설정한 식에 부함하지 않는 데이터의 경우, 정확도 등의 성능이 낮을 수 있음 알고리즘의 속성이나 방법에 대한 이론적 근거를 모르고 남용하는 경우, 과도적합(over-fitting) 등의 우를 범할 수 있으며, 기계 만이 인지할 수 있는 결과로 인해 해석이 어려움

 2) SNS에 게시된 텍스트 데이터를 분석하는 경우 어떤 주제를 분석하면 좋은가.
데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출하고 패턴을 발견하기 위한 분석 기술이다. 텍스트 데이터 분석은 데이터 마이닝의 한 분야로, 텍스트 문서에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하는 프로세스를 의미한다.
SNS의 텍스트 데이터는 정보 전달 대상 간의 상호 연결 방법이 용이하며, 데이터 작성 형식이 비교적 자유롭기 때문에 발생하는 데이터는 대부분 비정형 데이터이다. 또한, 발생하는 텍스트 데이터는 정보전달의 목적 보다는 자신의 감정을 표현하거나 해시태그를 통해 불특정 다수의 사용자와 공감하는 등 주관적인 정보가 대부분이다.

참고 자료

***, ***, ***. 「데이터 마이닝」, 한국방송통신대학교출판문화원, 2022
***, *** and ***. (2014). SNS상의 비정형 빅데이터로부터 감성정보 추출 기법. 멀티미디어학회논문지, 17(6), 671-680.
"텍스트 ‘감성 분석’이란?". Chaaaaabbolog. 2023년5월27일 접속. https://velog.io/@cbkyeong/텍스트-감성-분석이란
***. (2022). SNS 해시태그의 텍스트언어학적 특징 고찰 -텍스트로서의 기능 및 유형 분석을 중심으로-. 텍스트언어학, 52, 151-190.