Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Was ist angesagt? (20)
Ähnlich wie 데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 -최진혁
Ähnlich wie 데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 -최진혁 (20)
Mehr von datasciencekorea
Mehr von datasciencekorea (20)
데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 -최진혁
- 1. 데이터에 포함된 동적 패턴의 탐색과 해 석을 위한 협업적 탐험 플랫폼 Collaborative and Exploratory Platform for Data Dynamics Interpretation - CoDIP 2014.11.7 한국데이터사이언스 학회 연례학술대회 최진혁 Ph.D. 주식회사 인포리언스 (Inforience Inc.) 1
- 2. Contents 들어가는 말 빅 데이터 시대 데이터 활용 과정 생각해볼 문제 Why dynamic? Why exploration? Why interpretation? Why collaboration? A preliminary solution The Concept of CoDIP 2
- 3. 빅 데이터 시대 데이터는 있는데, 무엇을 할 수 있을까요? 커뮤니티 센서 웹 로그 문서 모음 SNS 멀티미디어 데이터가 꼭 커야 하나요? 복잡한 통계, 기계학습 지식이 꼭 필요한가요? 관련 툴 사용법을 꼭 배워야 하나요? 제가 직접 관찰, 분석해볼 수는 없나요? 3
- 4. 데이터 활용 과정 Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd edition, Morgan Kaufmann, 2011 CRISP 데이터 마이닝 프로세스 모델 4
- 5. 생각해볼 문제 Why dynamic? Labor Market Conditions Index 코스피 지수 기후 뇌파 가속도 센서 http://www.kidca.com/ http://www.withrobot.com http://skyobserver.net/aurora_gallery/26799 http://blog.daum.net/allthatvalue/11 Topic Chains for Understanding a News Corpus (CICLING 2011) 5
- 6. 생각해볼 문제 Why dynamic? Regression www.mathworks.com Forecast http://wiki.pentaho.com Causality http://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html 전체 부분 패턴 복잡한 알고리즘 나의 경험적 지식 Mining Sequential Patterns ICDE 1995. Association Rules Temporal Rules 6
- 7. 생각해볼 문제 Why exploration? 여러 가지 데이터 multiple domain 도메인 지식, 경험의 부족 복잡한, 정리되지 않은 질문과 가설 탐험 방법론의 부재 http://www.ndm.net/datawarehouse/IB M/big-data-uses-cases 데이터 분석의 초기 단계 http://www.biofortis.com/pro ducts/qiagram/ 7 ??
- 9. 생각해볼 문제 Why Collaboration? 여러 명의 데이터 분석가 여러 명의 도메인 전문가 여러 명의 일반 사용자 또는 이들의 혼합 http://www.biofortis.com/products/qiagram/ 9
- 10. 생각해볼 문제 Why Collaboration? Experimental Techniques in Dynamic Visualization Exploratory spatio-temporal data mining and visualization Exploratory spatio-temporal visualization 10
- 12. A Preliminary Solution Requirements Dynamic data Exploration Interpretation Collaboration Application Easy to use 해석 결과 공유 해석 결과 공유 해석 결과 공유 해석 결과 공유 시각화 해석 시각화 해석 해석 해석 시각화 시각화 DATA DATA DATA DATA 12
- 13. A Preliminary Solution The Concept of CoDIP Dynamics exploration Replay & Automatic exploration Start, stop, rewind, FF Clustering, classification, (temporal) rule mining, correlation, causality, etc. Exploration by User interaction Pattern setting & finding matched Programming for new methods Visualization of exploration results as well as raw data Collaborative Domain beginner as well as domain expert Mining beginner as well as mining expert Find & interpretation & sharing toward final agreement T_a T_b T_c Preprocessing Data mining library User rule processing engine Visualization Interpretation & sharing User User User User User Interaction handling Data storage & DBMS 13
- 14. A Preliminary Solution The Concept of CoDIP 데이터 업로드 데이터 확인 및 핸들링 전문적인 알고리즘 선택 활용 원하는 패턴의 탐색 발견된 패턴의 해석과 기록 분석 및 해석 결과의 공유와 협업 최종 결과의 활용 14
- 15. A Preliminary Solution The Concept of CoDIP 15
- 16. A Preliminary Solution The Concept of CoDIP 16
- 17. A Preliminary Solution The Concept of CoDIP 17
- 18. 결론 및 추후 발전 방향 협업 데이터 마이닝의 활성화 데이터 마이닝의 대중화 실시간 데이터 마이닝 다양한 분야와의 연계 18 Thank you!! Q/A
Hinweis der Redaktion
- 룰 패턴 탐색의 중요성