비정형 데이터 분석: 현실적인 사례들

비정형 데이터 분석은 데이터 과학에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 주로 텍스트, 이미지, 비디오 등과 같이 구조화되지 않은 형태의 데이터로 구성되어 있습니다.

이번 포스팅에서는 비정형 데이터 분석을 어떻게 시행하는지와 함께 현실적인 사례들에 대해 다뤄볼 것입니다.

1. 텍스트 분석을 이용한 감성 분석

감성 분석은 어떤 제품에 대한 소비자들의 반응을 분석하는 데에 많이 사용됩니다. 이를 위해 소비자들이 온라인으로 쓴 리뷰나 트윗 같은 텍스트 데이터를 수집하고 분석합니다.

이러한 텍스트 데이터들은 토크나이저(tokenizer)와 같은 도구를 사용하여 단어 단위로 분해한 다음, 문맥과 관련된 주요 단어들을 추출합니다. 그리고 각각의 단어는 다시 감성 단어로 분류되고, 이를 이용하여 해당 제품의 긍정/부정적인 반응을 평가하는 방식으로 감성 분석 결과를 도출합니다.

2. 이미지 인식 기술을 이용한 분석

이미지 분석 기술은 여러 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 산업에서는 의사들이 이미지로진단하기 전에 이미지를 자동으로 분석하는 도구가 사용됩니다.

이를 위해서는 먼저, 이미지를 숫자로 변환해야 합니다. 이를 위해 컴퓨터 비전 기술을 사용합니다. 이미지는 분석을 위해 RGB 색상으로 분리되고, 이를 기반으로 이미지 인식 기술이 시행됩니다.

이미지 인식 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 최근에는 CCTV 카메라를 이용한 사람/물체 인식 분석 등에도 사용되고 있습니다.

3. 비디오 분석을 이용한 동영상 분석

많은 기업들은 비디오 분석을 통해 수집한 데이터를 분석하여 인사이트를 얻고 있습니다. 예를 들어, 상점에서 수집한 CCTV 영상 데이터로 이용 건수와 매출을 분석하여 효율적으로 매장을 운영할 수 있습니다.

비디오 분석은 해당 데이터셋에서 파악하고자 하는 정보에 따라 계속 바뀌고 발전하고 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술을 이용하여 각 손님이 가지고 있는 장바구니의 내용을 추적하는 것도 가능합니다.

결론

비정형 데이터 분석은 실시간으로 수집되는 데이터의 양이 빠르게 성장함에 따라 중요해지고 있습니다. 그러나 이를 분석하려면 적절한 기계 학습 알고리즘 및 프로그래밍 기술이 필요합니다. 위에서 다룬 세 가지 사례는 다양한 산업 분야에 적용될 수 있으며, 비정형 데이터 분석의 중요성을 강조합니다.

여기서 더불어, 비정형 데이터 분석은 데이터 과학자가 이해할 수 없는 차원에서 영향력을 끼칠 수 있습니다. 이를 분석하는 것은 어려울 수 있지만, 비정형 데이터 분석을 고려하는 것은 데이터 과학자에게 유리합니다.