온라인으로 제품을 주문하던 중 구입하려는 품목에 딱 맞는 추천 제품을 볼 수 있다고상상해 보세요. 이런 경우 많은 사람들이 장바구니에 추천 제품을 담고, 자신의 웹 행동에 기반하여 '내게 딱 맞는' 관련 제품을 예측하는 브랜드의 능력에 감탄하며 온라인 쇼핑 경험에 만족할 것입니다. 또는 가장 좋아하는 넷플릭스 시리즈를 완주하자마자 아쉬움을 느낄 새도 없이 방금 정주행을 끝낸 프로그램과 이전에 시청했던 장르에 기반하여 좋아할 만한 새로운 프로그램을 추천 받은 경험이 있지 않나요? 두 사례 모두 예측 분석의 강력한 힘을 보여주는 예시입니다. 비즈니스는 예측 분석을 통해 현재와 과거의 고객 데이터를 분석하여 미래의 결과를 예측할 수 있습니다. 한편으로는 이러한 예시는 깨끗하고 신중하게 선택된 데이터로 확보된 분석을 기반으로 삼는 것이 얼마나 중요한지 나타내기도 합니다. 그렇다면 예측 모형을 더욱 강력하게 만드는 방법이 있을까요? 물론입니다. 기능 엔지니어링을 사용하면 됩니다.
비록 최근에 데이터 분석의 세계에서 '핫한' 주제로 떠오르고 있지만,, 기능 엔지니어링 자체는 새로운 개념이 아닙니다. 기능 엔지니어링은 성공적인 머신 러닝과 예측 분석을 가능하게 하는 주요 프로세스입니다. 면밀히 살펴보면 기능 엔지니어링은 데이터 조작, 전처리 또는 정규화로 알려진 기본적인 데이터 프로세스에 해당하기도 합니다.
이 블로그 게시물에서는 기능 엔지니어링의 기본과 중요성에 대해 자세히 알아보고, Minitab Statistical Software에서 여러분의 조직에 자주 사용되는 기능인 엔지니어링기법을 적용하는 방법을 설명합니다.
기능 엔지니어링은 데이터를 최대한 활용하고 가장 적합한 예측 모형을 정의하기 위한 중요한 첫 단계입니다. 기능 엔지니어링은 공정에 대한 지식과 그 결과로 얻어지는 데이터를 사용하여 예측 모형을작동시키도록 하는 속성, 즉 , 기능을 추출하는 작업입니다. 기능은 일반적으로 구조화된 열 또는 속성의 형태로 제공되며, 분할 기능, 통합 기능이나 새로운 기능 만들기(재코딩)를 통해 설계할 수 있습니다. 예측 모형에서 가능한 최상의 결과를 얻으려면 반드시 깨끗한 품질의 데이터를 도출하여 적절한 기능 엔지니어링 프로세스와 모형 성과의 정확도를 확보해야 합니다..
기능 엔지니어링은 데이터를 탐색하고 준비할 때 중요한 단계입니다.
기능 엔지니어링의 이점은 다음과 같습니다.
1. 정확한 데이터 구조화를 돕고 데이터 집합이 머신 러닝 알고리즘과 호환되도록 합니다.
2. I머신 러닝 모형의 성능과 정확도를 향상합니다.
3. 데이터를 더욱 심층적으로 이해할 수 있도록 하여 추가 인사이트를 제공합니다.
비즈니스에 가장 적합한 기법을 이용하여 데이터 활용도를 극대화하세요. Minitab의 솔루션 설계자인 Marilyn Wheatley는 Minitab 통계 소프트웨어에서 바로 활용할 수 있는 기능 엔지니어링 기법 7가지를 소개합니다. 백서에서 Marilyn은 각각의 기법을 활용하는 절차를 안내하고, 이러한 기법을 Minitab 통계 소프트웨어에서 활용하는 방법을 설명합니다.
Minitab에서는 프로세스 전문가, 데이터 과학자 및 비즈니스 애널리스트 같은 실무자가 공정 지식을 활용하여 가장 어려운 비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 솔루션을 찾을 수 있도록 지원합니다.