[데이터마이닝] 데이터 마이닝
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작성일 23-10-14 15:44
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방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정. 금이나 다이아몬드를 발견하기 위해 수많은 흙과 잡석들을 파헤치고 제거하는 것과 유사하다는 데에 기인. □ 저장된 대용량의 데이터를 패턴인식, 통계학, 수학 등의 기법을 이용해 분석함으로써, 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 그리고 경향 등을 발견하는 프로세스 (Gartner Group) □ 대용량의 데이터베이스로부터 이전에 알지 못한, 행동 가능한 정보를 추출하는 지식발견 프로세스 (knowledge discovery process) (Meta Group) □ 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들 ☞ Reading Material - 장남식 외, “데이터마이닝” 1장 . 데이터마이닝 필요 배경 (Fayyad et al. 1996, 장남식외 1장) □ 정보화 시대의 도래 - 정보가 기업경영의 경쟁력을 결정하는 가장 중요한 요소 - 생산자 위주 시장 environment(환경) → 소비자 주도 시장environment(환경) 으로 變化 - 이러한 environment(환경) 에서 기업이 생존하…(투비컨티뉴드 )
1. 데이터마이닝의 정의, 2. 데이터마이닝 필요 배경, 3. 데이터마이닝 관련 분야 및 유사용어, 4. 데이터마이닝 활용분야, 5. 데이터마이닝 기법, 5.1 분류 분석 (Classification analysis), 5.2 군집 분석 (Clustering analysis), 5.3 예측 (Prediction), 5.5 연속패턴분석 (Sequential pattern analysis), 5.6 기타 데이터마이닝 작업, 5.7 Data mining methods, 6. 기존 접근방법과 데이터마이닝, 7. 기타 고려사항, [참고 문헌], , FileSize : 512K , [데이터마이닝] 데이터 마이닝경영경제레포트 , 데이터마이닝
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데이터마이닝,경영경제,레포트
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1. 데이터마이닝의 정의(定義), 2. 데이터마이닝 필요 배경, 3. 데이터마이닝 관련 분야 및 유사용어, 4. 데이터마이닝 활용분야, 5. 데이터마이닝 기법, 5.1 분류 analysis(분석) (Classification analysis), 5.2 군집 analysis(분석) (Clustering analysis), 5.3 예측 (Prediction), 5.5 연속패턴analysis(분석) (Sequential pattern analysis), 5.6 기타 데이터마이닝 작업, 5.7 Data mining methods, 6. 기존 접근방법과 데이터마이닝, 7. 기타 고려사항, [참고 문헌], , reference(자료)크기 : 512K
다. □ Data + Mining : 정보를 채굴하다.
