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[데이터마이닝] 마이닝개념과 시공간 데이터마이닝
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자료설명
제 1장 : Introduction, , 제 2장 : Data Warehouse and OLAP, , 제 3장 : Data Preprocessiong, , 제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures, , 제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison, , 제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases, , 제 7장 : Classification and Prediction , , 제 8장 : Cluster Analysis, , 제 9장 : Mining Complex Types of Data, , 제10장 : Applications and Trends in Data Mining , FileSize : 614K
목차/차례
- 제 1장 : Introduction 제 2장 : Data Warehouse and OLAP 제 3장 : Data Preprocessiong 제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures 제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison 제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases 제 7장 : Classification and Prediction 제 8장 : Cluster Analysis 제 9장 : Mining Complex Types of Data 제10장 : Applications and Trends in Data Mining
본문/내용
데이터 마이닝 연구 배경
방대한 정보를 포함한 대용량 데이터베이스
데이터 양의 폭발적 증가=> 유용한 지식 부재
다양하고 새로운 유형의 데이터타입 사용
트랜잭션 데이터  분석 및 마케팅에 적용
시간 데이터  주식, 의료 및 과학데이터 분석
웹 데이터  인터넷 정보/구조 및 컨텐츠 분석
생명 정보  구조 분석, 패턴 및 유사성 분석
멀티미디어 데이터
시공간 데이터  시공간 현상 분석 및 응용 서비스
기존의 마이닝 기법 적용의 한계
데이터량의 크기
데이터의 고차원화
데이터의 이질성 및 분산성 증대
데이터마이닝 연구 동기 : 데이터베이스 관점
데이터 마이닝의 주요 이슈
마이닝 방법과 사용자 상호 작용
성능 향상
다양한 데이터 타입의 처리
마이닝 방법 및 사용자 상호작용 문제
마이닝될 지식의 유형 ?
다중레벨 추상 지식의 반복적 마이닝 ?
배경지식의 사용 ?
데이터 마이닝 질의어의 사용?
마이닝 결과의 표현 및 가시화 ?
불완전하고 오류가 있는 데이터의 처리 가능?
유용성 측정은?
기타 이슈
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I D : camp***** Date : 2009-08-25 FileNo : 10961901 |
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