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AI·ML 기반 의사결정 확산으로 데이터 마이닝 전문가 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 금융 사기 탐지, 고객 이탈 예측, 개인화 추천 등 다양한 산업에서 데이터 마이닝 기술 활용이 확대되는 추세다.[1]
보통 이상
보통
프로젝트 마감 기한 전 집중 작업 기간이 있으나, 평시에는 비교적 자율적인 업무 환경이다. 모델 성능 개선이 잘 안 될 때 정신적 집중 부담이 있다.[2]
기업의 숨겨진 패턴과 인사이트를 데이터에서 발굴하여 마케팅·금융·의료 등 다양한 분야의 의사결정 품질 향상에 기여한다.[3]
유용한 데이터와 정보를 파악하고 분석하기 위한 수리·논리력이 필요합니다
데이터마이너의 평균 연봉은 경력에 따라 4,000만~9,000만 원 수준이며, 금융·통신·이커머스 분야에서 처우가 높은 편이다.[4]
데이터 마이닝의 핵심 단계는 KDD(Knowledge Discovery in Databases) 프로세스로, 데이터 선택 → 전처리 → 변환 → 마이닝 → 해석의 5단계로 이루어진다. 실제 마이닝 알고리즘 적용은 전체 작업의 10~20%에 불과하며, 나머지 80~90%는 데이터 수집과 전처리가 차지한다는 것이 데이터 마이너 사이에서 통용되는 '80-20 법칙'이다.[5]
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