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[데이터마이닝] 데이터마이닝

등록일 2004.03.27 한글파일한글 (hwp) | 36페이지 | 가격 3,000원

목차

1장. 데이터 마이닝의 개요
1. 등장배경
2. 정의 및 유사개념
3. 작업분야
4. 응용분야

2장. 데이터 마이닝 기법
1. 연관성 측정(Associations),
2. 군집화(Clustering)
3. 의사결정수(Decision Tree),
4. 신경망모형(Neural networks)
5. 기타

3장. 지식발견 프로세스
1. 프로세스의 단계
2. 준비작업
3. 데이터의 선택
4. 데이터의 정제
5. 데이터의 보완
6. 데이터의 변환
7. 데이터마이닝 기법 선택 및 적용
8. 모형의 평가

4장. 데이터마이닝과 데이터웨어하우스
1. 데이터웨어하우스란 무엇인가?
2. 데이터웨어하우징
3. 효과적인 데이터마이닝을 위한 데이터웨어하우스의 필요성

5장. 데이터마이닝 활용 방안 및 적용사례
1. 데이터마이닝 활용 방안
2. 데이터마이닝 적용사례

6장. 보도자료

본문내용

1장. 데이터 마이닝의 개요

데이터마이닝(Data Mining)이란 대규모의 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했던, 그리고 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델로 미래에 실행가능한 정보를 추출해내어 중요한 의사결정에 이용하는 과정이다.
전세계적으로 데이터마이닝은 5년 전쯤에 등장했다고 한다.
외국의 경우에는 은행이나 크레디트카드 사, 보험회사, 유통회사 등 많은 데이터를 보유하고 있는 회사에서 이미 데이터마이닝이 구현되어 쓰이고 있습니다. 제품과 부서간의 특수 영업으로 판매량을 늘릴 수 있을까? 상품 판매 캠페인이 얼마나 효과 가 있을까? 특정 고객과의 마케팅 상담을 위한 전략을 어떻게 공식화 할 수 있을까? 등 수 많은 기업들의 고민들을 데이터마이닝 혹은 다른 경험적인 방법으로 이를 해결해가고 있다. 좀더 쉽게 생각해보면, 매달 신용카드 결제일이 되면 신용카드 사용내역과 함께 여러 제품의 선전물이 함께 동봉돼 날라온다. 그 선전물들 중에 관심이 가는 제품은 무엇인가? 20대나, 30대냐, 여성이냐, 남성이냐, 직장여성이냐, 가정주부냐에 따라 관심이 가는 제품이 다 다를 것이다. 바로 데이터마이닝을 통해 이것들을 구분할 수가 있다.
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