[기타] 데이터마이닝의 특징 및 과정 / 데이터마이닝의 특징 및 과정 데이터마
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작성일 23-01-31 03:20
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즉 Data Mining의 당위성을 충분히 인식하고 현 비즈니스 문제에 대해 잘 이해하고 목적이 무엇인지를 확고히 할 필요가 있다. 이는 적용하고자 하는 비즈니스 문제 정이 및 목표를 결정한다. 셋째, 대다수의 Data Mining 기법들은 수학적으로 증명되고 발전된 것이 아니라 경험적으로 개발되었다.설명
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데이터마이닝의 특징 및 과정 데이터마이닝의 특징 및 과정 Data Mining의 특징은 크게 다섯가지로 요약된다. 둘째, 컴퓨터의 강력한 처리능력을 이용한다. 그러나 Data Mining은 신경망모형(Neural Networks)이나 의사결정수(Decision Tree)와 같은 특정 기법을 말하는 것이 아니라 concept(개념)적인 정보추출의 방법론이며 이와 관련한 일련의 과정(Process)이라고 할 수 있다. 또한 Data Mining의 결과로 얻어진 정보를 어떻게 활용할 것인...
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다. Data Mining을 이야기할 때, “mining”이라는 것에만 초점을 두어 마치 특정기법(예를 들면, Neural Networks, Case Based Reasoning, Decision Tree 등)이 Data Mining이라고 잘못 이해하는 경우가 종종 있다. 여섯째, Data Mining은 통계학, 전산과학, 인공지능, 工學 분야에서 개발되기 스타트하였으나 실제로 경영, 경제, 정보기술 분야에서 활용되고 있다. 정확한 문제의 이해 없이는 성공적인 Data Mining을 수행할 수가 없다. 넷째, Data Mining의 주요 관심은 통계적 추론과 검정보다는 예측모형의 일반화에 있다. 첫째, 문제 정이 단계이다. 첫째, 데이터베이스에 비계획적으로 수집된 대용량의 데이터를 다룬다. 실제 Data Mining이 적용되는 프로세스를 살펴보면 다음과 같은 단계로 나누어 볼 수 있다. 다섯째, 기업의 다양한 의사결정 활동에 활용하기 위해서 사용된다.
