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예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석(Predictive analytics)은 지능형 분석의 한 가지 형태입니다. 새로운 데이터와 과거 데이터를 둘 다 사용하여 패턴을 파악하고 향후 결과와 추세를 예측합니다.

예측 분석은 어떻게 동작합니까?

예측 분석은 통계 분석 기법, 분석 쿼리, 데이터 마이닝, 예측 모델링과 자동 머신 러닝 알고리즘과 같은 다양한 기법을 활용해 데이터 세트(Dataset)가 예측형 모델을 만들게 한 다음 특정 이벤트의 발생 가능성에 숫자 값을 적용하고, what-if 시나리오와 위험 평가를 포함합니다. 기업에서 예측 분석을 이용하면 데이터 내에 포함된 패턴을 찾아 이용하여 위험 요소와 기회를 탐지할 수 있습니다. 예측 분석은 보통 빅데이터와 관련이 있습니다. 일례로 엔지니어링 데이터는 센서, 도구와 기타 연결된 시스템에서 가져옵니다. 반면 한 기업의 비즈니스 시스템 데이터의 경우 트랜잭션 데이터, 매출 결과, 고객 불만 사항과 마케팅 정보 등을 포함할 수 있습니다. 기업에서는 빅데이터에서 값을 추출하기 위해 하둡이나 Spark와 같은 툴을 사용해 대규모 데이터 세트에 알고리즘을 적용합니다. 이렇게 하면 커넥티드 디바이스와 센서 등의 출처에서 유입된 대량의 데이터(구조적이든 비구조적이든)를 저장, 처리하여 비즈니스 실적을 계측할 수 있습니다.

예측 분석 수명 주기의 여러 가지 단계

예측 분석에는 나름의 수명 주기가 있습니다. 첫 수명 주기는 문제 진술문부터 시작하는데, 이것이 탄생이고 다른 모델로 교체되면 끝납니다. 예측 분석에는 다음과 같은 단계가 있습니다. 예측 분석의 단계 예측 분석을 이용하면 확실한 실시간 권장 사항을 내놓아 비용을 절감하고 안전성을 개선하며 투자에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

추가 자료

Q: Databricks는 Sellpoints의 제품 출시 과정에서 어떤 역할을 했나요?
A: Databricks는 고성능의 Apache Spark 환경과 통합 개발 워크스페이스를 제공해, Sellpoints가 6주 만에 전체 데이터 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원했습니다. 데이터 과학 팀은 모델을 빠르게 개발하고, 비즈니스 팀은 Spark 기반 대시보드를 통해 실시간 인사이트를 활용할 수 있게 되었습니다.

Q: 예측 분석은 의료 현장에서 어떻게 활용되나요?
A: 예측 분석은 수술실 운영, 환자 상태 모니터링, 의료 자원 최적화 등에 사용되어 의료 서비스의 효율성과 환자 안전을 높이는 데 기여합니다. 이 영상에서는 실제 수술실에서 예측 분석이 어떻게 적용되는지, 의료진이 데이터를 통해 어떤 결정을 내리는지를 확인할 수 있습니다. Databricks 유튜브에서 자세한 내용을 확인해보세요.

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