데이터마이닝

○ 결정트리 (Decision Trees) 결정트리는 트리 모양의 구조로 결정의 셋을 나타낸다. 이 결정트리는 데이터 셋의 분류를 위한 규칙을 생성해 낸다. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) 알고리즘은 Answer Tree에서 최상의 목표집단 (Target-Market)을 찾는 과정을 자동화한다. 판촉에 반응률에 대해 확연히 다른 상호 배반하고 전체적인 그룹들의 데이터이다. 그리고 이런 데이터를 통계적으로 유의한지 테스트를 하여 CHAID 는 자동적으로 하부 그룹화한다. 그러면 Answer Tree 는 마지막 그룹 (segment)를 이해하기 쉬운 트리도표로 보인다. ○ 규칙 귀납 (Rule Induction) 통계적 중요도에 근거해서 데이터로부터 유용한 if-then 규칙을 추출해낸다. ○ 발생 알고리즘 (Genetic Algorithms) 유전 조합, 변이 등과 같은 프로세스를 사용하는 최적화 기법을 말한다 ○ 데이터 가시화 (Data Visualization) 시각화 도구는 분석을 위한 방법으로 사람의 지각능력의 장점을 이용한 것이다. 수치로 보여 줄 수 없는 정보는 그림이 보여 주는 경우가 자주 있다. 예를 들어 데이터의 선형 경향은 데이터의 분석테이블에서는 보기가 힘들다. 그러나, 직선에 걸쳐서 일련의 점으로 보여 주는 산점도는 즉시 데이터의 선형성을 보여 준다. ○ 요인분석 (Factor Analysis) 요인 분석은 잠재되어있는 요인 또는 `잠재 변수`를 발견하고 데이터에서 이런 변수에 기초한 요인들을 위해 모델을 제공한다. 예를 들면, 9 가지 상품 특성의 중요성을 묻는 시장 설문 조사를 한다고 할 때, 3 개의 잠재 요인을 발견했다고 하자. 이런 요인 위에 높게 나타나는 변수들은 이…
요인 분석은 잠재되어있는 요인 또는 `잠재 변수`를 발견하고 데이터에서 이런 변수에 기초한 요인들을 위해…