데이터 마이닝(Data Mining)

1장 데이터 마이닝의 개요 1. 등장배경 ◎ 정보화 시대의 도래 ◎ 정보기술의 가속적 발전 ◎ 전통적인 전문가시스템의 한계 ◎ 데이터의 홍수, 정보의 빈곤 2. 정의 및 유사개념 ◎ 정의 대량의 데이터로부터 새롭고 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업 ◎ 데이터마이닝과 지식발견 지식발견 : 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 프포세스의 전 과정 데이터마이닝 : 지식발견 프로세스중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하는 특정 단계 ◎ 데이터마이닝과 기존의 조회 도구 데이터마이닝은 기존의 조회 도구를 대체하는 것이 아니라 보완하는 기능을 제공 데이터마이닝은 데이터에 숨겨져 있는 정보를 찾아내는데 사용한다. 3. 작업유형 ◎ 연관(Association)규칙 연관규칙을 발견하는 작업이란 데이터 안에 존재하는 항목간의 종속관계를 찾아내 는 작업이며, 마케팅에서는 손님의 장바구니에 들어있는 품목간의 관계를 알아본다 는 의미에서 장바구니 분석이라고도 한다. 서비스의 교차판매, 매장진열, 첨부우편, 사기적발 등의 다양한 분야에 활용된다. ◎ 연속(Sequence)규칙 연관규칙에 시간관련 정보가 포함된 형태이다. 시간상에 순차적으로 나타나는 사 건이나 거래의 종속관계를 의미한다. 연관규칙에 비해 더 구체적이며, 목표 마케팅이나 일대일 마케팅에 바로 활용할 수 있다. ◎ 분류(Classification)규칙 부류값이 포함된 과거의 데이터로부터 부류별 특성을 찾아내어 분류모형을 만들 고, 이를 토대로 새로운 레코드의 부류값을 예측하는 것을 의미한다.