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About Yuna Lee

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라인웍스는  Electronic Health Record (전자의무기록, 이하 EHR) 데이터를 이용하여 다양한 데이터 분석, 머신러닝 프로젝트를 진행하고 있습니다. 두 편에 걸쳐 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)을 EHR에 적용하여 분석한 사례를 소개합니다. 지난 글(바로가기)에서는 EHR 데이터를 정제하는 방법에 대해 설명했습니다. 이번 글은 순차 패턴 마이닝을 간략히 설명하고 분석 결과를 소개합니다.  순차 패턴 마이닝이란? 순차 패턴 마이닝(sequential pattern mining)은 대량의 데이터에 숨겨진 “순차적 패턴”을 찾는 분석방법입니다. 연속하여 일어나는 패턴을 찾는데 유용한 방법으로, 커머스 분야에서 고객이 어떤 순서로 제품을 구매하는지 분석하는데 자주 활용합니다.  예를 들어 대형 슈퍼마켓에서 고객들의

라인웍스는  Electronic Health Record (전자의무기록, 이하 EHR) 데이터를 이용하여 다양한 데이터 분석, 머신러닝 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이번 글에서는 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)을 EHR에 적용하여 분석한 사례를 소개합니다. “순차 패턴 마이닝” 분석은 다양한 산업 분야에서 활용하고 있으며 특히 온라인 커머스 분야가 적극적으로 활용하고 있습니다. 고객이 상품을 구매한 순서를 파악할 수 있다면, 다음에 구매할 상품을 예측해볼 수 있습니다. 예측한 상품의 광고나 쿠폰을 제공하여 고객이 추천한 상품을 구매하게 되면 이는 매출증가로 이어질 것입니다. 대량의 구매 기록에서 이런 정보를 찾아내는 방법이 순차 패턴 마이닝입니다.  라인웍스는

MIMIC-III 데이터베이스는 무료로 공개된 다년간의 중환자입원 기록으로, 다양한 의료정보 분석에 활용되고 있습니다.본 글은 Docker로 Postgres 설치하고 MIMIC-III 데이터베이스 세팅한 방법에 대해 작성한 글로서, Docker로 테스트용 데이터베이스를 설치하는 사례를 소개합니다.이 문서의 내용을 참조하였으며, 누구나 쉽게 mimic 데이터베이스를 설치할 수 있도록 정리하였습니다.MIMIC-III 데이터는 교육을 이수한 후에 접근이 가능합니다. 자세한 정보는 여기를 참고하세요. 1단계. mimic-code 리포지토리를 클론Workspace 폴더에 mimic-code 리포지토리를 클론합니다. git clone https://github.com/MIT-LCP/mimic-code 2단계. MIMIC-III 데이터를 얻기MIMIC csv 파일은 Workspace 폴더에 하위 폴더 ‘mimic’을 생성하고 mimic에 하위 폴더 ‘data’를 생성하고 이