1. 데이터마이닝의 정의와 효익

2. 데이터마이닝의 발전

3. Data mining Techniques


`Data mining이란 방대한 데이터 속에 내재된 의미있는 상관관계, 패턴, 경향등을 찾아내는 일련의 과정이다. 여기에는 통계(Statistics), 신경망(Neural Networks)등을 비롯한 여러가지 테크닉이 사용된다.` (Gartner Group)

Data mining이란 `거대한 데이터베이스에서 사전에 알 수 없었던 중요한 정보를 추출해 내는 지식발견(knowledge discovery) 프로세스이다.` (Aaron Zornes, The META Group)

Data mining에 대한 여러가지 정의가 있지만 공통적인 사항은 방대한 데이터베이스에서 중요한 정보를 발견하고 찾는 데에 있다. 데스크탑 PC의 성능이 향상되고 사용자의 사용편의성이 높아질수록, Data mining 솔루션은 데스크탑 PC의 향상된 성능을 효과적으로 이용하게끔 개발되고 있다.

Data mining은 사용자가 비지니스에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있게 해주고 사업결과에 영향을 미칠 최적의 의사결정을 돕는다. 많은 기업들은 이 분야에 대한 도입과 투자를 시작했으며 이미 가시적인 효과를 얻고 있는 기업들은 비지니스의 많은 수단과 노력을 Data mining에 할애하고 있다. 입체적인 OLAP 데이터와 피벗 테이블등의 다차원 리포트는 경영자가 심층적인 결과를 쉽게 파악할 수 있게 해 주고, Data mining 분석으로는 데이터베이스내에 숨겨진 중요한 관계를 파악할 수 있게 하여 생산적인 모델을 만들 수 있다. 타겟 군집을 찾아내거나 영업활동간의 연관성(Association)등을 찾아낸다. 여러가지 분석들을 효과적으로 조직내에 적용한다면 필요한 정보를 찾아내어 경쟁적인 우위를 차지할 뿐만 아니라, 데이터웨어하우스 구축에 투자한 비용을 헛되지 않게 한다.

Data mining은 다음과 같은 부분의 영업수익 증대시킨다.
- 효과적인 가망고객(Prospective Customer)의 타겟팅
- 가능한 Cross-selling …(생략)

기회 포착
- 판매 생산성을 극대화
- 새로운 성장기회 발견
- 기 타

비용적인 측면에서는:
- 충성도 고객을 구분, 점수화
- 고객 이탈방지
- 더 효과적으로 자원 할당
- 기 타

데이터마이닝의 발전

-왜 Data mining이 대두되는가?

Data mining의 도입은 과거에는 장벽이라고 생각되었던 것들이 줄어들거나 제거되었기 때문이다. 먼저, 데이터를 핸들링하는 문제이다. 현재, POS ,스캔너, 많이 선호되는 할인카드, 신용카드, 홈쇼핑등의 기업 거래시스템들은 고객과의 거래내역이 들어있는 방대한 데이터를 발생시킨다.