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자료설명

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목차/차례

데이타마이닝이란? 과정과 방법 데이타마이닝의 응용 데이타마이닝의 목표 Prediction(예측) Identification(확인) 데이타마이닝의 기법들 연관규칙 (Association rules) 분류체계 (Classification hierarchies) 클러스터링 (Clustering) 순차패턴 (Sequential patterns) 시계열 패턴 (Patterns within time series)

본문/내용

데이타마이닝이란? 축적되는 데이터의 폭발적인 증가와 더불어 비약적으로 발전한 정보기술은 대용량의 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 정보를 얻을 수 있도록 한다. 즉, 대용량의 데이터로부터 기존에 알려지지 않은 유용한 지식을 찾아내는 일련의 과정을 데이타마이닝 이라고 한다. 이 기술은 기업들이 가지고 있는 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 유용한 패턴을 찾을 수 있도록 한다. 주요 고객들의 구매 패턴을 이해 할 수 있도록 도와주며, 카드 사기 검출이나 부정보험 청구 탐지, 금융시장에서의 변화예측 등을 가능하도록 한다. 기업이 많은 비용을 들여서 수집한 데이터를 진정으로 이해할 수 있는 기반을 제공한다. 과정과 방법 데이타마이닝은 데이터베이스로부터 분석 대상이 되는 ①데이터를 선별하는 과정(data selection), ②선별된 데이터를 적절한 형태로 가공하고 정제(cleaning, transformation)하는 과정, ③변환된 데이터에 마이닝 알고리즘을 수행하는 과정(data mining), ④알고리즘의 결과를 재가공하고 기존의 지식과 통합하는 과정을 거치게 된다. ⑤위의 과정을 거쳐 결과로 얻은 지식은 예측(p…(생략)

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