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지금은 거의 모든 상품을 온라인에서 살 수 있다. 구매자가 해당 상품을 살지 말지 결정하는데 있어서 기존의 구매리뷰는 매우 중요한 영향을 준다. 구매자는 판매자가 제공하는 정보보다 다른 고객이 제공하는 정보를 더 객관적이라고 판단하고 신뢰한다. 그래서 제품리뷰 점수는 판매량의 증가로 이어지기도 한다. 하지만, 한번이라도 인터넷으로 물건을 구매해본 사람이라면 제품의 종류가 다양하고 고객리뷰도 너무 많아서 혼란을 느낀 적이 있을 것이다. 정보가 너무 많아서 도리어 구입하려고 했던 제품의 모든 리뷰를 읽고 장단점을 파악하기가 힘들어진 것이다. 결국 온라인 쇼핑몰 사이트에서는 고객이 리뷰를 다시 평가하는 투표시스템을 적용했다. 긍정적이라는 평가를 많이 받은 리뷰를 표시해 줌으로써 고객이 좋은 리뷰와 나쁜 리뷰를..

데이터마이닝과 텍스트마이닝 데이터와 텍스트의 차이만큼이나 데이터마이닝과 텍스트마이닝은 비슷한 듯하면서도 다르다. 앞에서 말했듯이 데이터는 컴퓨터로 분석을 하기 위한 목적으로 만들어진, 컴퓨터가 이해하기 좋게 구조화된 정보이다. 이런 데이터는 기업의 데이터베이스나 정부의 공공 데이터베이스에 존재한다. 그에 반해 텍스트는 사람이 사람에게 전달하는 정보이기 때문에 논문이나 신문, 잡지의 기사와 같은 형식이거나 조직의 다양한 보고서와 같은 형식 또는 블로그, 인터넷카페 게시판, e-mail 이나 메신저 글과 같이 매우 개인적인 형식 등 정형화되지 않은 다양한 모습으로 존재를 한다. 텍스트는 이렇게 다양한 형식과 함께 사람들의 다양한 언어사용 방식(문법을 무시하거나 띄워쓰기, 오탈자 등등) 때문에 분석의 대상이 ..

데이터는 처음부터 분석되어질 목적으로 구조화해서 만들어진 정보인 반면, 텍스트는 소설이나 뉴스기사 심지어 대화내용과 같이 사람과 사람 사이에 의사소통을 위해 만들어진 비구조적인 정보이다. 데이터검색, 데이터분석, 데이터마이닝 데이터의 간단한 사례를 들어보면 제조공장에서 제품을 만든 기록이나 상품매장에서 상품을 판매한 기록이 데이터가 될 수 있다. 공장의 경우는 생산일자, 제품코드, 제품명, 일련번호, 생산수량, 생산담당자명과 같이 필요한 정보를 연결하면 생산데이터가 되는 것이고, 매장의 경우는 판매일자, 판매시간, 상품코드, 상품명, 일련번호, 판매수량, 판매담당자명과 같이 정보를 연결하면 판매데이터가 되는 것이다. { 공장그림 : 생산일자, 제품코드, 제품명, 일련번호, 생산수량, 생산담당자명 데이터이..

소셜 네트워크 분석은 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 내포되어 있는 정보들과 시스템을 분석하는 기법입니다. 소셜 네트워크의 연결 구조 및 연결 강도 분석을 바탕으로 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브 역할을 하는 영향 요소를 찾는데 주로 활용됩니다. 기업에 있어서 영향 요소의 모니터링 및 관리는 신제품 기획 방향 설정 및 관리에 이르기까지 다양한 측면에서 중요합니다. 또한 영향 요소의 파악 외에도 소셜 네트워크 상에서 실시간으로 수집되는 대화 정보를 통해 신제품 반응 관찰, 기업 및 브랜드와 상품에 대한 평가, 불만 모니터링, 상품 및 서비스에 대해 소비자들이 드러낸 행적을 토대로 추출한 성향 파악과 숨은 니즈 등의 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. 다른 마이닝 기법들이 주로 일정한 구조를 갖춘..

오피니언 마이닝은 텍스트마이닝에서 발전된 분석기법으로 소셜미디어 등에서 여론의 향방을 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)로 구분하여 선호도를 판별하는 기술입니다. 특정 상품의 선호도나 정치인에 대한 호감도를 판별해 내는 데 주로 활용되며, 분석 대상인 키워드와 긍정, 부정, 중립을 뜻하는 단어가 자주 출현하는 빈도수를 측정하여 해당 키워드에 대한 여론을 측정합니다. 오피니언마이닝은 텍스트마이닝에 근거를 둔 분석기법으로, 주로 블로고스피어나 소셜네트워크 서비스의 여론 향방을 추적하는데 사용되는 기술입니다. 이는 텍스트마이닝이 특정 단어와 문맥의 연관성을 분석하는데 비해, 오피니언 마이닝은 문맥과 연계된 감성분석(Sentiment Analysis)을 활용하여 특정 텍스트의..

텍스트마이닝은 텍스트 형태로 이루어진 비정형 데이터를 자연어처리 방식을 이용하여 정보를 추출하는 기법입니다. 텍스트마이닝을 활용하면 텍스트 정보에서 문맥을 파악하고 텍스트 간 연계를 분석하는 등 비정형화된 문서에서 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 텍스트마이닝은 비정형 데이터에서 특정 키워드나 문맥을 기반으로 의미를 추출해 내는 기법을 의미합니다. 텍스트마이닝은 웹문서에서 키워드와 매칭되는 단어를 찾아 인덱싱하는 검색 기법에서 발전되어 왔으며, 점차 데이터의 숨은 맥락을 파악하는데 활용되고 있습니다. 특히 텍스트마이닝이 두드러지는 분야는 뉴스기사 분석으로, 기사에서 특정 단어와 관련된 논조를 분석하는데 활용된 사례가 있습니다. 텍스트마이닝은 주로 작성이 완료된 뉴스기사나 잡지 등을 분석하는데 활용..