SlideShare a Scribd company logo
1 of 32
Download to read offline
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트렌드
1. 빅데이터 분석의 유형
2. Predictive analysis
3. Predictive analysis의 이슈 사항
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
2017년 11월 7일
2 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
1. 빅데이터 분석의 유형
1. Descriptive analysis
2. Exploratory analysis
3. Inferential analysis
4. Predictive analysis
5. Causal analysis
6. Mechanistic analysis
3 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
1. 빅데이터 분석의 유형
Descriptive analysis
대만 노선 탑승률 추이 (‘12.01~’14.12)
대만 노선 성별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12)
대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12)
- SNS의 ‘대만’ 키워드 월별 건수-
시작일 종료일
‘꽃보다 할배’ 방송(취향지 방송)에 따른 탑승율 영향 분석
대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12)
4 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
1. 빅데이터 분석의 유형
Predictive analysis
DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측
C. 2016년 11월 16일 14시 무사고 운행
A. 2016년 11월 16일 15시 사고 운행
속도
RPM
방위각
브레이크
가속도
RPM 차이
B. 2016년 11월 16일 16시 무사고 운행
속도
RPM
방위각
브레이크
가속도
RPM 차이
속도
RPM
방위각
브레이크
가속도
RPM 차이
사고지점
5 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
1. 빅데이터 분석의 유형
Predictive analysis
DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측
i) Classification Modeling
- Random forest vs. SVM vs. Decision Tree vs. Neural Network
ii) Confusion Matrix
(Sampling data)
iii) Confusion Matrix
(real data)
6 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
Predictive analysis 의 활용 영역
7 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
Predictive analysis
Mechanistic analysis
Descriptive analysis
Exploratory analysis
Inferential analysis
Causal analysis
Predictive analysis
2. Predictive analysis
8 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
9 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
Predictive analysis 주요 활용 기술
<회귀분석> <기계학습>
10 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
회귀분석 적용 사례
미국의 Telecom 회사, 고객 이탈의 이슈 직면, 신규 고객 유치를 위한 비용 증가
11 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
기계학습 적용 사례
12 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
13 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
14 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
기계학습 적용 사례
15 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
16 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
2. Predictive analysis
17 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
3. Predictive analysis의 이슈 사항
18 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
3. Predictive analysis의 이슈 사항
19 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
3. Predictive analysis의 이슈 사항
(1) lack of generalization capability to new goals
(2) data inefficiency
기계학습의 어려움
20 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
3. Predictive analysis의 이슈 사항
STT를 위한 음성 학습
21 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
(1) lack of generalization capability to new goals
(2) data inefficiency
기계학습의 어려움
Reinforcement Learning
22 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
Reinforcement Learning
23 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
Reinforcement Learning
<Deep Reinforcement Learning>
24 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
25 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
강화학습
26 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
Reinforcement Learning
27 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
28 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
Unsupervised Learning
29 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
보통 사고 고객
완전 안전 고객
대형 사고 고객
보통 사고 고객
완전 안전 고객
Classification
학습 Sample에 대해 건별 Class labeling
Sample의 수가 10만건?
Unsupervised Learning
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
30 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
100개의 그룹
대형 사고 고객 : 8 / 94 / 27 / 80 / 26 번 그룹  8,400건
보통 사고 고객 : 10 / 77 / 40/ 28/ 19 / 32 / 54 / 66 번 그룹  24,500건
완전 안전 고객 : 나머지 그룹  67,100건
Unsupervised Learning
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
31 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
비지도학습을 통해 Labeling된 Sample
3개 Output의 지도학습Unsupervised Learning
4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
32 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상
Q&A

More Related Content

Similar to 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장

[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아K data
 
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1paul8331
 
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong JinAWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin윤 동진
 
Bigdata analysis team 5
Bigdata analysis team 5Bigdata analysis team 5
Bigdata analysis team 5fhshsjxj
 
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemetkim kwang il
 
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0Taejoon Yoo
 
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)seho Kim
 
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)Sungho Lee
 

Similar to 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장 (11)

[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 1 3. bk3(엔코아)데이터그랜드컨퍼런스 4차산업혁명의 핵심-데이터경제-엔코아
 
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1
[경기창조경제혁신센터] 앙뜨프리너십 Bootcamp Season.1
 
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong JinAWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin
AWS 사업계획서 pt- Yoon Dong Jin
 
Bigdata analysis team 5
Bigdata analysis team 5Bigdata analysis team 5
Bigdata analysis team 5
 
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet
미래를 준비하자_Industry4.0+ & maker movemet
 
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
마인즈랩 사업소개 20151031_v1.0
 
KSA 마케팅 조사분석 및 결과활용(구자룡 2015) 강의자료
KSA 마케팅 조사분석 및 결과활용(구자룡 2015) 강의자료KSA 마케팅 조사분석 및 결과활용(구자룡 2015) 강의자료
KSA 마케팅 조사분석 및 결과활용(구자룡 2015) 강의자료
 
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)
2016년 r&amp;d 사업과제 소개 및 startup success 전략 tip 구일호(2 sr&amp;c)
 
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)
4차 산업혁명과 기술·산업 발전전략 (kdi 이성호)
 
National strategy for artificial intelligence of Korea 20191217
National strategy for artificial intelligence of Korea 20191217National strategy for artificial intelligence of Korea 20191217
National strategy for artificial intelligence of Korea 20191217
 
보험사, 빅데이터에 답을 묻다
보험사, 빅데이터에 답을 묻다보험사, 빅데이터에 답을 묻다
보험사, 빅데이터에 답을 묻다
 

More from eungjin cho

하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHVeungjin cho
 
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석eungjin cho
 
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사eungjin cho
 
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장eungjin cho
 
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무eungjin cho
 
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사eungjin cho
 
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장eungjin cho
 
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표eungjin cho
 
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사eungjin cho
 
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장eungjin cho
 
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수eungjin cho
 
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표eungjin cho
 
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장eungjin cho
 
예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147eungjin cho
 
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들eungjin cho
 
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권eungjin cho
 
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향eungjin cho
 
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604eungjin cho
 
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다eungjin cho
 
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5eungjin cho
 

More from eungjin cho (20)

하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
 
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
 
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
 
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
 
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
 
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
 
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
 
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
 
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
 
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
 
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
 
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
 
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
 
예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147
 
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
 
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
 
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
 
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
 
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
 
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5
Fintech overview 페이게이트 박소영대표 20151006_v5
 

빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장

  • 1. 빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트렌드 1. 빅데이터 분석의 유형 2. Predictive analysis 3. Predictive analysis의 이슈 사항 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 2017년 11월 7일
  • 2. 2 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 1. Descriptive analysis 2. Exploratory analysis 3. Inferential analysis 4. Predictive analysis 5. Causal analysis 6. Mechanistic analysis
  • 3. 3 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Descriptive analysis 대만 노선 탑승률 추이 (‘12.01~’14.12) 대만 노선 성별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12) 대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12) - SNS의 ‘대만’ 키워드 월별 건수- 시작일 종료일 ‘꽃보다 할배’ 방송(취향지 방송)에 따른 탑승율 영향 분석 대만 연령별 탑승 추이 (‘12.01~’14.12)
  • 4. 4 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Predictive analysis DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측 C. 2016년 11월 16일 14시 무사고 운행 A. 2016년 11월 16일 15시 사고 운행 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 B. 2016년 11월 16일 16시 무사고 운행 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 속도 RPM 방위각 브레이크 가속도 RPM 차이 사고지점
  • 5. 5 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 1. 빅데이터 분석의 유형 Predictive analysis DTG 정보에 의한 운전자 운행 패턴 및 사고 위험 예측 i) Classification Modeling - Random forest vs. SVM vs. Decision Tree vs. Neural Network ii) Confusion Matrix (Sampling data) iii) Confusion Matrix (real data)
  • 6. 6 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis Predictive analysis 의 활용 영역
  • 7. 7 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 Predictive analysis Mechanistic analysis Descriptive analysis Exploratory analysis Inferential analysis Causal analysis Predictive analysis 2. Predictive analysis
  • 8. 8 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  • 9. 9 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis Predictive analysis 주요 활용 기술 <회귀분석> <기계학습>
  • 10. 10 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 회귀분석 적용 사례 미국의 Telecom 회사, 고객 이탈의 이슈 직면, 신규 고객 유치를 위한 비용 증가
  • 11. 11 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 기계학습 적용 사례
  • 12. 12 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  • 13. 13 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  • 14. 14 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis 기계학습 적용 사례
  • 15. 15 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  • 16. 16 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 2. Predictive analysis
  • 17. 17 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항
  • 18. 18 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항
  • 19. 19 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항 (1) lack of generalization capability to new goals (2) data inefficiency 기계학습의 어려움
  • 20. 20 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 3. Predictive analysis의 이슈 사항 STT를 위한 음성 학습
  • 21. 21 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 (1) lack of generalization capability to new goals (2) data inefficiency 기계학습의 어려움 Reinforcement Learning
  • 22. 22 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning
  • 23. 23 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning <Deep Reinforcement Learning>
  • 24. 24 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  • 25. 25 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 강화학습
  • 26. 26 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Reinforcement Learning
  • 27. 27 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  • 28. 28 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드 Unsupervised Learning
  • 29. 29 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 보통 사고 고객 완전 안전 고객 대형 사고 고객 보통 사고 고객 완전 안전 고객 Classification 학습 Sample에 대해 건별 Class labeling Sample의 수가 10만건? Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  • 30. 30 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 100개의 그룹 대형 사고 고객 : 8 / 94 / 27 / 80 / 26 번 그룹  8,400건 보통 사고 고객 : 10 / 77 / 40/ 28/ 19 / 32 / 54 / 66 번 그룹  24,500건 완전 안전 고객 : 나머지 그룹  67,100건 Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  • 31. 31 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 비지도학습을 통해 Labeling된 Sample 3개 Output의 지도학습Unsupervised Learning 4. Predictive analysis의 새로운 트렌드
  • 32. 32 Making U-Life Smart 아시아나 IDT가 만들어가는 아름다운 세상 Q&A