예측 모델링의 기술적 특성

정의에서 일상적인 적용까지 예측 모델링에 대해 필요한 모든 것을 알아 보십시오.

정의: 예측 모델링은 무엇인가?

예측 모델링은 데이터와 통계를 활용하여 데이터 모델의 결과를 예측하는 절차입니다. 이 모델들은 스포츠 경기 결과와 TV 시청률부터 기술 진보 및 기업 수익에 이르기까지 모든 것을 예측하는데 사용될 수 있습니다.

예측 모델링은 또한 다음과 같은 이름으로 불립니다:

이들 동의어는 종종 서로 바꿔 사용됩니다. 그러나, 예측 분석이라는 용어는 대부분 예측 모델링의 상업적인 응용에서 더 많이 언급되는 반면, 예측 모델링은 좀 더 일반적으로 또는 학문적으로 사용됩니다. 이들 용어 중에서 ‘예측 모델링’이 더 자주 사용되며, 아래의 Google Trends 차트가 이를 보여 주고 있습니다. 기계 학습은 또한 예측 모델링과는 구별되며, 컴퓨터가 예측 모델을 구성할 수 있도록 통계 기법을 사용하는 것으로 정의됩니다. 실제로 기계 학습과 예측 모델링은 종종 서로 바꿔 사용합니다. 그러나, 기계 학습은 인공지능의 한 분야로 기계가 보여주는 지능을 의미합니다.

본 기사에서는 기본적으로 “예측 모델링”이란 용어를 사용하나, 예측 모델링, 예측 분석학, 예측 분석, 기계 학습이라는 용어는 서로 바꿔 사용할 수 있습니다.

2004년 이래로, ‘기계 학습’에 대한 검색이 ‘예측 분석’보다 더 인기가 있었으며, 최근에 ‘기계 학습’의 검색 인기도가 꾸준히 증가하고 있습니다.

개요

예측 모델링은 일체의 질문에 대한 정확한 통찰력을 제공하고 사용자가 예측을 할 수 있도록 하기 때문에 유용합니다. 경쟁 우위를 유지하기 위해서는 핵심 가정들에 도적하는미래의 사건과 결과에 대한 통찰력을 갖는 것이 매우 중요합니다.

분석 전문가들은 종종 다음 소스의의 사용하여 예측 모델의 데이터로 사용합니다.

분석 리더들은 조직의 전략적 목표에 맞춰 예측 모델링 이니셔티브를 진행해야 합니다. 예를 들어, 컴퓨터 칩 제조업체는 2025년까지 업계에서 트랜지스터 수가 가장 많은 칩을 생산하는 것을 전략적 우선순위로 설정할 수 있습니다. 분석 전문가들은 모델 제품, 지역, 매출 및 기타 관련 추세 데이터를 입력하여 업계 리더가 되기 위한 칩 당 트랜지스터 수의 예측 모델을 만들 수 있습니다. 추가 소스에는 최고의 트랜지스터 집적 칩, 컴퓨팅 파워에 대한 상업적 수요, 칩 제조업체와 하드웨어 제조업체 간 전략적 파트너십에 관한 데이터가 포함될 수 있습니다. 일단 이니셔티브가 진행되면, 분석 전문가는 과거의 데이터로 분석을 실시하여 예측 모델의 정확성과 이니셔티브의 성공을 평가할 수 있습니다.

분석가는 데이터를 모델에 맞춰 체계화하여 컴퓨터가 가설 검정에 대한 예측과 결과를 생성할 수 있도록 해야 합니다. BI 도구들은 대시보드, 시각화 및 보고서의 형태로 통찰력을 제공합니다. 지속적인 개선을 위한 절차를 시행해야 합니다. 다음은 예측 모델을 비즈니스 관행과 통합할 때 고려해야 할 중요한 사항들입니다.

예측 모델링과 데이터 분석

4가지 유형의 데이터 분석 중 예측 모델링은 예측 분석 범주에 가장 가깝습니다. 4가지 유형의 데이터 분석은 다음과 같습니다.

기술적 분석

기술적 분석은 데이터를 기술합니다. 예를 들어, SaaS 회사는 2분기에 2,000개, 1분기에 1,000개의 라이선스를 판매하였습니다. 기술적 분석은 1분기 대비 2분기에 얼마나 많은 라이선스가 판매되었는지에 대한 질문에 대답합니다.

진단적 분석

진단적 분석은 기술적 분석의 배경(그 이유)에 대한 분석입니다. 앞의 예를 사용하자면, 진단적 분석은 데이터를 좀 더 심도있게 분석합니다. 데이터 분석가는 분기별 소프트웨어 라이선스 판매를 들여다 보고, 각 지역 내의 영업 및 마케팅 노력으로 인해 매출이 증가하였음을 판단할 수 있습니다. 또한, 매출 증가가 영업사원의 높은 실적에 따른 것인지 또는 특정 산업에서의 관심 증가에 따른 것인지 알 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 기계 학습 및 데이터 마이닝 등의 기술을 활용하여 다음에 어떤 일이 일어날 것인지를 예측합니다. 절대 미래를 예측할 수는 없으나, 기존 데이터를 들여다보고 가능한 결과를 판단할 수 있습니다. 데이터 분석가는 결과 예측을 하기에 충분한 데이터가 확보되면 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 예측 분석은 데이터 마이닝과 다릅니다. 후자는 변수들 사이의 숨겨진 관계들을 발견하는데 중점을 두는 한편, 전자는 모델을 적용하여 가능한 결과를 판단합니다. SaaS 회사는 각 지역의 과거 매출 데이터를 마케팅 경비와 비교하여 마케팅에 사용한 경비를 바탕으로 미래의 매출을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다.

처방적 분석

처방적 분석은 최종 단계를 수행하며 예상되는 결과를 바탕으로 권장 사항을 제공합니다. 예측 모델을 실행한 다음, 과거 데이터, 외부 데이터 소스 및 기계 학습 알고리즘을 바탕으로 바람직한 활동을 추천할 수 있습니다.

적용

HR 분석

예측 모델링은 고용에서 직원 유지까지 다양한 HR 분석 분야에서 사용됩니다. HR 전문가들은 예측 모델링을 활용하여 인력 계획, 성과 관리 등과 관련된 전략적인 HR 리더십을 위해 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.

예측 모델링은 HR 전문가들을 도와 광범위한 주요 문제들을 예측할 수 있습니다. 다음은 예측 모델링을 일반적인 HR 분석에 사용하는 몇 가지 예입니다.

고용주는 종종 예측지수(Predictive Index, PI)를 이용하여 잠재적인 후보자와 기존 직원의 대인관계 요소(예, 지배 성향, 외향성, 인내심, 격식, 의사 결정 및 열정)를 평가합니다. 이것은 시간 제한이 없는 자가 평가이며, 예측 모델링을 적용하여 가장 적당한 후보자를 찾거나 회사 내에서 리더십을 식별하는데 활용됩니다.

예측 모델이 정확하면, 예측 타당도가 있다고 말합니다. 예를 들어, 입사 전 시험이 미래의 업무 성과를 정확하게 예측할 수 있다면, 이는 예측 타당도가 있는 것입니다.

예측 모델링은 인적 자원에서 경쟁 우위를 유지하는 중요한 방법입니다. 경쟁사와 비교하여 정보 우위를 유지하면, HR 리더십은 최고의 후보자들을 지속적으로 고용하고, 인력 수요가 발생하기 전에 이를 식별하며, 적절한 사람을 승진시키고 성과가 높은 직원을 유지하며, 인센티브를 적절하게 조정하는 등의 일을 할 수 있습니다.

고객 이탈 예방

고객 이탈 예방은 B2B와 B2C 조직 모두가 사용하는 일반적인 비즈니스 분석의 용도입니다. 어떤 비즈니스에서든 현재의 고객을 만족시키는 것이 가장 중요합니다. 믿을만한 고객이 갑자기 회사 제품 구매를 중단하는 경우, 회사는 새로운 고객을 찾거나 기존 고객들에게 더 많은 제품을 판매하여 놓친 매출을 충당하기 위해 더욱 열심히 노력해야 합니다. 더구나, 고객 확보 비용은 종종 상당히 높습니다. 이는 새로운 고객을 찾는 것이 이전 또는 현재 고객 유지보다 훨씬 더 어려움을 의미하므로 고객 이탈 예방은 훨씬 더 중요한 우선사항입니다. 다행히도 기업에서는 예측 모델링을 사용하여 고객 이탈을 예방할 수 있습니다. 데이터가 충분한 경우, 회사는 고객 감소에 대한 최상의 예측변수를 식별하는 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 커뮤니케이션 등의 특정 고객 행동, 인구통계 또는 세그먼트 예측변수 등이 있습니다. 이 정보를 바탕으로, 회사는 특정 고객 그룹 내에서 품질 경험을 개선하거나, 문제가 된 제품 기능을 고치거나, 불만을 표시한 고객에게 특별 대우를 하여 고객 이탈을 예방하는 조치를 취할 수 있습니다. 회사가 견실하고 유효한 모델을 만들기에 충분한 데이터(예, CRM 등)를 가지고 있는 한, 이 같은 사용 사례를 다양한 산업 및 제품 세그먼트에 적용할 수 있습니다. 예측 분석은 회사에 고객 이탈을 줄이는 경로를 제공함으로써 수익성을 상당히 개선할 수 있습니다.

의료 진단

의료 진단은 의료업계에서 예측 모델링을 사용하는 최고의 예제 중 하나로서, 의료업계는 이미 이로 인해 많은 변화를 경험했습니다. 매년 수백만 건의 데이터 기록이 생성되므로, 의료계에서 이용 가능한 데이터의 양은 아주 정확한 모델을 생성하기에 충분합니다. 의료계에서 예측 모델링을 사용하는 많은 사용 사례가 있습니다. 그러나, 예측 진단은 이미 업계에 상당한 영향을 주고 있으며, 기사 거리가 될만한 큰 발전이 주기적으로 이어지고 있습니다. 한 가지 예로서, 영국 의료장비 회사인 QuantumMDx가 생산한 진단도구인 Q-Poc을 들 수 있습니다. 이 도구는 예측 모델링을 사용하여 20분 이내에 진단을 합니다. 널리 채택된다면, 이 같은 장비는 전세계 전문가들의 의료 서비스 제공 방식에 대 변혁을 일으키어 부정확한 진단, 대기 시간 등의 어려운 점들을 해결할 것입니다. 의료분야에서 예측 모델링의 또 다른 용도는 희귀질병을 진단하는 것입니다. 예를들어, 2016년 IBM은 독일 마르부르크에 소재한 대학병원의 Undiagnosed and Rare Diseases Centre와의 파트너십을 발표하였습니다. 그 곳에는 이미 여러 의사들을 만나 진단을 받았던 - 어떤 경우는 40 여명의 의사를 만난 - 환자들이 희귀 질병을 전문으로 하는 의료 전문가들을 찾아옵니다. IBM외에도, Google은 유사한 프로젝트를 위해 여러 영국 병원들과 제휴를 맺었습니다. 희귀 질병과 의약품 전반에서 진단을 개선하는 일은 미래에 매년 수백만명의 사람들을 도울 수 있습니다.

예측 모델링과 알고리즘을 사용하여 진단을 하는 일부 시스템 및 장치들은 이제 의료 전문가들을 능가할 수 있게 되었지만, 컴퓨터가 의사들을 대체할 가능성은 아주 적습니다. 그러나, 개선된 예측 진단 모델링이 의사들이 일하는 방식에 변화를 가져올 것은 확실합니다. 자연어 기술은 데이터 입력과 처리 및 이후의 예측에 필요한 시간을 줄여 의료 전문가들의 부담을 덜어줄 수 있습니다. 이에 따라 의사들의 업무가 진단에서 다른 분야로 바뀔 수 있습니다.

예측 정비

영업 및 마케팅에 적용하는 것 이외에, 예측 모델링을 이용하는 많은 사례는 비용 절감 이니셔티브에 관련된 것으로, 이것은 여러 산업에서 경쟁 우위를 위해 결정적으로 중요한 소스입니다. 제조, 자동차, 특수 화학약품, 소비재, 오일 및 가스, 공익 설비 등의 사업 분야에서는, 경쟁이 심한 산업의 특성 때문에 비용 절감 대책이 중요합니다. 이들 산업은 또한 자본 집약적인 경향이 있습니다. 이는 완성품을 생산하는데 필요한 자본의 많은 양이 장비 및 공장 비용에 투자된다는 의미입니다. 예측 모델링은 이와 같은 중요한 자원의 정비에 드는 비용을 절감할 수 있는 방법을 제공합니다. 장비 사용량에 관한 데이터, 내부 동영상 데이터 및 온도 데이터로 훈련된 예측 모델은 기계를 정비할 시기를 결정하는데 이용될 수 있습니다. 이 산업에 있는 회사들은 장비 고장 및 대규모 수리 문제를 피함으로써 수백만 달러를 절감할 수 있습니다. 이 회사들은 예측 모델을 활용하여 선행적으로 정비를 실시할 수 있습니다.

고객 생애 가치

영업 및 마케팅은 예측 모델링의 다양한 잠재적인 사용 사례를 자랑합니다. 이 같은 이용 사례 중의 하나는 총 고객 생애 가치를 분석하고 예측하는 것입니다. 고객 생애 가치를 정확하게 예측하는 일은 모든 사업에 매우 중요합니다. 앞으로 5년 또는 10년에 걸쳐 귀사의 매장에서 어느 고객이 가장 많이 소비할지 예측할 수 있다고 상상해 보십시오. 이 고객들이 특별 판매, 후한 로열티 프로그램, 또는 특별 대우의 우선적 대상이 되지 않겠습니까? 다행스럽게도, 예측 모델링은 고객 생애 가치 문제에 대한 상당한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 적절한 데이터가 충분하다면, 예측 모델은 고객 생애 가치에 대해 정확한 예측을 할 수 있습니다.

금융 및 뱅킹

예측 모델 및 기계 학습에 의한 이상 탐지는 금융기관이 사기 거래를 탐지하는데 사용됩니다. 이 기관들은 금액, 시간, 지리적 위치와 같은 요소를 바탕으로 과거의 소비 패턴을 살펴 정상적 소비 행동에 대한 기준을 결정할 수 있습니다. 이상이 발견되면, 기관에 통보되고 고객에게 경고를 전달하여 해당 계정에 추가 거래가 발생하기 전에 구매를 검증할 수 있습니다.

물류 최적화

예측 모델링을 적용할 수 있는 또 다른 비용 절감 분야는 물류 최적화입니다. 배달 등 집중적 물류 지원을 필요로 하는 산업에서, 예측 모델링은 물류 계획의 부담을 줄이고, 비용 절감을 위한 조정작업을 실시하고, 직원에게 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다. 예를 들면, 예측 모델은 배달 차량들이 취할 경로를 최적화할 수 있습니다. 이것은 총 운전 거리를 줄이고, 연료 효율을 개선하며, 배달 시간을 줄일 수 있어, 고객 만족에 도움을 줄 수 있습니다. 한 사례에서, 유럽 시장을 중심으로 하는 한 트럭 운송 회사는 예측 모델링을 활용하여 연료비를 15% 절감할 수 있었습니다. 센서는 차량 성능과 운전자 행동에 관한 데이터를 수집하고, 모델은 연료 소비를 최적화하기 위해 속도를 조정하는 방법 등, 최적의 주행 방식을 자동으로 운전자에게 안내합니다. 예측 모델링을 물류에 적용하면 이런 유형의 산업에서 연료비와 정비에 상당한 영향을 줄 수 있습니다.

의사결정 지원 시스템

의사결정 지원 시스템은 의사 결정자가 문제를 해결할 수 있도록 데이터를 정리, 수집, 제공하도록 고안된 디지털 정보 시스템입니다. 이들은 재무 대시보드에서 데이터를 오버레이한 지형공간 맵에 이르기까지 다양한 범위의 용도에 사용됩니다. 예측 모델링은 고급 의사결정 지원 시스템에 사용되어, 의사 결정자에게 과거 데이터를 바탕으로 가능한 결과 및 발생 가능 정도에 대한 일련의 결과를 제공합니다. 시각적 분석 기능과 통합된 DSS는 의사결정 절차를 촉진시킬 수 있습니다. 이는 사람들이 표를 이용하는 대신 시각적인 표현을 통해 복잡한 연관성을 더 쉽게 이해할 수 있기 때문입니다.

예측 모델에는 어떤 유형이 있습니까?

대체로, 예측 모델은 두 가지 유형으로 나뉩니다: 모수적 그리고 비모수적. 이들 용어들이 기술적 전문용어처럼 보일 수 있지만, 근본적인 차이는 모수적 모델은 모델 생성에 이용된 모집단의 특성에 대해 더 많은 가정과 더 구체적인 가정을 더 많이 한다는 것입니다. 구체적으로, 다음은 예측 모델의 몇 가지 상이한 유형을 보여줍니다.

이들 각 유형에는 특정한 용도가 있으며, 특정 질문에 응답하거나 특별한 유형의 데이터 집합을 이용합니다. 모델 유형 간에 방법론적, 수학적 차이가 있음에도, 각 모델의 포괄적인 목표는 유사합니다. 즉, 과거의 결과에 대한 데이터를 이용하여 미래의 또는 미지의 결과를 예측하는 것입니다.

예측 모델링의 혜택은 무엇입니까?

근본적으로는, 예측 모델링은 회사가 사업 결과, 환경 요인, 경쟁 정보 및 시장 환경을 예측하는데 필요한 비용을 상당히 절감합니다. 다음은 예측 모델링의 가치를 보여주는 몇 가지 방법입니다.

예측 모델링의 가장 큰 과제는 무엇입니까?

예측 모델과 기술은 많은 혜택을 약속하지만, 그렇다고 이 혜택들을 쉽게 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 사실, 예측 모델링은 실무에서 여러 어려움을 직면합니다. 이들은 다음과 같습니다.

예측 모델링의 미래

예측 모델링의 미래는 의심할 여지 없이 인공지능과 밀접하게 연결되어 있습니다. 컴퓨팅 파워가 지속적으로 향상되고, 데이터 수집이 기하급수적으로 증가하고, 새로운 기술과 방법이 개발됨에 따라, 모델 생성에 관한 한 컴퓨터가 작업의 전면에 나서게 될 것입니다. 글로벌 경영 컨설팅 업체 McKinsey and Co. 는 최근 미래의 동향을 연구했는데, 그 중 일부를 아래에 자세히 기술하고 있습니다.

기술 진보

부분적으로는 최근의 컴퓨팅 파워 및 데이터 양 증가로 인해, 예측 모델링 기술이 주기적으로 기사 거리가 될만한 큰 발전에 끼치는 영향이 증대되었습니다. 예측 알고리즘은 많은 분야, 특히 컴퓨터 비전, 복잡한 게임, 그리고 자연어 분야에서 지극히 복잡해 졌습니다.

업무 변화

지능형 컴퓨터가 늘어나면, 다른 직업과 마찬가지로 예측 모델링 전문가의 업무도 새롭게 이용할 수 있는 예측 기술에 적응하기 위해 변화할 것입니다. 예측 모델링 분야에서 일하는 사람들이 필요 없어지지는 않을 것입니다. 그러나, 그들의 역할은 새로운 예측 기술의 기능과 능력을 보완하는 방법으로 변화되고, 이 같은 새로운 역할에서 앞서나가기 위해 새로운 기술을 습득해야 할 것입니다.

위험 완화

예측 기술의 발전은 상업적, 과학적 가치 창출 측면에서 매우 고무적인 일이지만 역시 위험 완화가 필요합니다. 이들 위험의 몇 가지는 데이터 개인정보보호 및 보안에 관한 것입니다. 데이터 볼륨이 기하급수적으로 증가하므로, 해커로부터 데이터를 보고하고 기타 개인정보 보호 우려사항들을 완화시키는 것이 그만큼 중요해지고 있습니다. 추가로, 연구원들은 예측 모델과 알고리즘을 향한 명백한 무의식적인 사회적 편향이 고착화될 위험을 지적합니다. 이 문제는 정책 입안자 및 기술 대기업에 매우 중요해질 것입니다.

예측 모델링의 한계

수많은 고가치의 혜택이 있음에도 불구하고, 예측 모델링은 당연히 한계를 가지고 있습니다. 특정 조건이 충족되지 않는 한, 예측 모델링은 그 잠재적인 가치를 전부 제공할 수 없습니다. 사실, 이 조건들이 충족되지 않으면, 예측 모델은 기존의 방법이나 통념보다 더 나은 가치를 제공할 수 없습니다. 예측 모델링 이니셔티브에서 최대한의 가치를 확보하기 위해 이들 한계를 고려하는 것이 중요합니다. 최근 사용 사례, 가치 창출 및 한계를 분석한 McKinsey and Co.에 따르면, 다음과 같은 몇 가지 당면 과제가 있습니다.

데이터 라벨링

데이터에 적절한 라벨을 붙이고 범주에 따라 구분해야 합니다. 특히, 컴퓨터가 예측 모델을 구성하는 기계 학습에서 중요합니다. 이 프로세스는 부정확하고, 많은 오류가 있을 수 있으며, 일반적으로 엄청난 작업일 수 있습니다. 그러나, 모델 구성에 필수 요소이며, 적절한 분류와 라벨링이 완료될 수 없는 경우, 일체의 생성된 예측 모델은 낮은 성능과 부적절한 분류와 연관된 문제들로 어려움을 겪을 것입니다.

대량의 학습 데이터 집합 확보하기

통계 방법이 일관되게 성공적으로 결과를 예측하려면, 기본적인 원칙, 즉 충분한 표본 크기가 충족되어야 합니다. 예측 모델링 전문가들에게 모델을 구성하기에 충분한 양의 데이터가 없는 경우, 생성된 모델은 사용한 데이터에 내재하는 잡음에 과도하게 영향을 받을 것입니다. 물론, 상대적으로 작은 데이터 집합은 더 큰 분산도(다른 말로 잡음)를 보이는 경향이 있습니다. 현재, 충분히 높은 모델 성능 도달에 필요한 기록의 수는 수천에서 수백만에 이릅니다. 크기 외에도, 사용되는 데이터는 목표 모집단을 대표해야 합니다. 표본 크기가 충분히 큰 경우, 데이터는, 고유하거나 이상한 사례를 포함하여, 다양한 기록을 가지고 있어서 모델을 구체화 할 수 있어야 합니다.

설명 가능성 문제

더 복잡하고 난해한 모델과 방법론이 이용 가능해지면서, 종종 왜 특정 결론이나 예측이 나왔는지 판단하기 위해 모델을 파악하여 이해하는 것은 아주 큰 도전이 될 것입니다. 모델이 더 많은 데이터 기록 또는 더 많은 변수를 받아들이면서, 예측을 설명할 수 있는 요소들이 모호해지면서 일부 분야에서는 심각한 한계가 되고 있습니다. 설명을 필요로 하는 산업이나 사용 사례(예, 상당한 법적 또는 규제상 처벌을 받을 수 있는 환경)의 경우, 절차나 결정을 문서화해야 하는 것은 복잡한 모델의 사용을 방해할 수 있습니다. 이 같은 한계는, 의사 결정에 있어 투명성을 유지하는 한편, 거대한 데이터 볼륨과 복잡성을 다룰 수 있는 새로운 방법론에 대한 수요가 촉진될 가능성이 있습니다.

학습 일반화 가능성

일반화 가능성은 하나의 사용 사례에서 다른 사례로 모델을 일반화할 수 있는 능력을 말합니다. 인간과 달리, 모델은 일반화 가능성(외적 타당도라고도 불림)에 어려움을 보이는 경향이 있습니다. 일반적으로, 모델이 특정 사례를 위해 구성된 경우, 이를 다른 사례를 위해 사용해서는 안됩니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 시도하는 접근법인 전이학습과 같은 방법이 개발 중에 있지만, 일반화 가능성은 예측 모델링의 아주 큰 한계로 남아 있습니다.

데이터 및 알고리즘에 있어서의 편향

기술적인 이슈라기보다는 윤리적 또는 철학적인 이슈에 가깝지만, 일각에서는 예측 모델을 생성하는 연구원들과 전문가들이 어느 데이터를 사용하고 어느 것을 배제할 것인지를 선택할 때 주의를 기울여야 한다고 주장합니다. 역사적 편향들은 가장 낮은 수준의 데이터에 통합되어 있을 수 있으므로, 이들 편향을 다루려 할 때 크게 주의를 기울여야 합니다. 아니면, 그 영향이 예측 모델에 의해 미래로 영속될 수 있습니다.

Predictive Modeling Tools

Apache Hadoop

독특한 노랑색 코끼리 로고로 기술 업계에서 알려진 Apache Hadoop(흔히 Hadoop으로 불림)은 컴퓨터 네트워크가 함께 작업하여 막대한 양의 데이터를 처리 수 있도록 설계된 오픈 소스 소프트웨어 유틸리티 모음입니다 Hadoop은 주로 저장 및 프로세싱 유틸리티로 기능합니다. 프로세싱 유틸리티는 MapReduce 프로그래밍 모델입니다. Hadoop은 또한 Apache Hadoop 에코시스템에 있는 다수의 추가 소프트웨어 패키지를 참조할 수 있습니다. 이들 패키지는 다음을 포함합니다.

Hadoop은 예측 모델링 분야에서, 특히 빅데이터 저장을 필요로 하는 모델이나 문제에, 지극히 유용하고 중요하게 되었습니다. Hadoop 에코시스템, 특히 Apache Hive와 같은 MapReduce나 패키지에 대한 기술이나 전문지식을 갖춘 예측 모델링 전문가는 이러한 기술들에 대해 급여 프리미엄을 받을 수 있습니다.

R

R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 분석가는 이 도구를 효율적으로 사용할 수 있는 전문적 기술을 필요로 합니다. 이는 선형 회귀, 비선형 모델링, 그리고 시계열 시험 등의 능력을 포함합니다. 다음과 같은 용도로 사용됩니다.

Python

Python 은 일반적인 프로그래밍을 위해 만들어진 고급 프로그래밍 언어입니다. R은 통계 용도로 특별히 만들어졌지만, 데이터 마이닝, 이미징, 그리고 데이터 흐름 기능은 Python이 R을 능가합니다. 이것은 R보다 다방면에 사용되며 일반적으로 다른 프로그램들과 함께 사용됩니다. Python은 일반적으로 R보다 배우기가 쉽고 업무 자동화에 가장 많이 이용됩니다.

Microstrategy

MicroStrategy는 엔터프라이즈 분석 및 모빌리티 플랫폼으로서 R, Python, 그리고 Google Analytics을 통합합니다. 60개 이상의 데이터 소스 커넥터가 있어, 분석가는 본질적으로 다른 데이터를 혼합하여 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 데이터는 데이터 시각화 및 대시보드 보고서로 출력되어 신속하게 통찰력을 얻고, 조직 전체에 쉽게 공유할 수 있습니다. MicroStrategy는 또한 300개 이상의 네이티브 분석 기능, 오픈 소스 및 제3자 통계 프로그램을 이용하는 예측 분석을 비롯한 고급 분석을 포함하고 있습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

직업으로서의 예측 모델링

예측 모델링은 폭발적인 데이터 증가, 기술적인 진보, 입증된 가치 부가 능력으로 인해 앞으로 고성장을 보일 분야입니다. 사실, 2017년에 IBM은 데이터 과학 및 분석 전문가 수요가 2020년까지 15% 성장할 것이라 예측하였습니다.

다수의 회사들이 예측 모델링을 자신들의 사업에 적용할 필요를 느끼고 있지만, 현재 적절한 스킬셋을 가진 인력이 부족한 상태입니다. 이 때문에, 회사들은 유자격 지원자들에게 상당한 급여를 제공하여 경쟁사나 다른 직종으로부터 이들을 유치하고 있습니다. 유자격 인력의 수도 늘고 있지만, 그 같은 전문 인력에 대한 수요 역시 상당한 속도로 증가하고 있습니다.

예측 모델링 채용 정보

일반적인 직책은 다음과 같습니다.

예측 모델링: 필요한 스킬은 무엇입니까?

예측 모델링 전문가들의 급여는 얼마나 됩니까?

급여는 후보자의 경력과 회사의 필요에 따라 다릅니다. 그러나, 데이터 과학 스킬 보유자는 더 높은 급여를 받습니다. 더 높은 급여를 받는 몇 가지 스킬은 MapReduce, Apache Hive, 그리고 Apache Hadoop입니다.

Data Scientist Starting Salary

FAQ

예측 분석이란 무엇입니까?
예측 분석의 예로서 무엇이 있습니까?
스코어링 모델은 무엇입니까?
iPhone은 예측 모델링을 어떻게 이용합니까?
예측 모델은 무엇입니까?
예측 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?