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평가점수C

[데이터마이닝]데이터마이닝

저작시기 2006.05 |등록일 2006.06.22 워드파일MS 워드 (doc) | 61페이지 | 가격 1,500원

소개글

수업시간에 배웠던것을 압축 요약한 자료입니다.

데이터 마이닝에 대한 전반적인 내용이 명시 되어 있습니다.

목차

1. 데이터 마이닝 개요
1.1 도입 배경
1.2 데이터 마이닝의 개념
2. 데이터 마이닝 기법
2.1 데이터 마이닝으로 얻는 지식
2.2 데이터 마이닝 기법
2.3 의사결정 트리
2.4 동시발생 매트릭스(Co-Occurrence Matrix)
2.5 지도 예측과 자율 예측
2.6 입력 데이터형(Input Data Type)
2.7 연관 규칙
2.8 연관 규칙 알고리즘 탐구
2.9 Apriori 알고리즘
2.10 클러스터링
2.11 K-평균 알고리즘
2.12 신경망
2.13 동시발생 매트릭스(Co-Occurrence Matrix)
3. 웹 마이닝
3.1 데이터 수집
3.2 클라이언트로부터 수집
3.3 서버로부터 수집
3.4 데이터 탐구
3.5 웹 서버 로그 파일
3.6 데이터 전처리
3.7 데이터 정제
3.8 사용자 구분
3.9 세션 구분
3.10 경로 보정
3.11 데이터 마이닝 기법의 적용
3.12 무궁무진한 도전 과제들

본문내용

1. 데이터 마이닝 개요
1.1. 도입배경
정보의 축적 -> 다차원데이터 -> 정보처리 기술발전 -> 데이터베이스도입
-> CRM 도입 ->데이터 마이닝 도입

1.1.1. 정보와 데이터

a. 정보 - 신문이나 잡지 , 방송 등의 미디어와 강연 등에서 많이 사용되는 단어로 의료정보, 경영정보, 생명정보 등 여러 분야에서 사용된다.

b. 다양한 정보는 데이터로 표현된다.

c. 데이터 마이닝 - 데이터에서 유용한 정보를 캐내는 작업을 말한다.

d. 인터넷을 비롯한 컴퓨터의 발전은 정보를 다루는 기술을 크게 발전 시켰으며, 데이터 마이닝 에서도 컴퓨터를 기반으로 하는 방법이 이용되고 있다.

1.1.2. 다차원 데이터 분석

a. 대용량의 데이터의 특징
ㄱ. 관측자의 수가 크다.
ㄴ. 데이터의 차원이 크다.

b. 다차원의 데이터를 분석하기 위해 다차원의 데이터에 적합한 새로운 분석방법이 요구되고 있다.

1.1.3. 정보처리 기술의 발전

a. 1970년대
ㄱ. 정보처리 기술은 일부 연구소나 학계 등 특정직에 종사하는 사람들의 전유물이었다.
ㄴ. 정보의 전달방식 역시 단순방식으로 여러 분야에서 폭 넓게 사용하기 어려웠다.
ㄷ. 정보처리 기술의 한계로 방대한 데이터를 활용하는 측면은 미비하였다.

b. 1980년대 이후

ㄱ. 컴퓨터의 활용방법이 통합시스템에서 분산시스템으로 이동하였다.
ㄴ. 개인용 컴퓨터의 보급으로 정보에 대한 접근이 용이해졌다.
ㄷ. 하드웨어의 발전으로 대용량 데이터의 저장 및 처리가 가능해졌다.
ㄹ. 소프트웨어의 발전으로 대용량 데이터에서 필요로 하는 정보를 추출하는 것이 가능해졌다.

c. 1990년대

ㄱ. 정보통신 기술이 정보유통 기능과 연계되어 대량의 데이터의 실시간 분석과 다양한 형태의 의사결정을 수행할 수 있는 단계에 도달하였다.
ㄴ. 데이터 웨어하우징 기술의 발달로 많은 데이터가 집적되어 대량의 데이터의 분석이 가능하게 되었다.
ㄷ. 데이터 웨어하우스는 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통적인 형식으로 변환하여 통합 관리하는 데이터베이스를 말한다. 데이터 웨어하우스의 도입으로 데이터의 효과적인 분석을 통한 전략적 의사결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사결정이 가능하게 되었다.

1.1.4. 고객관리의 도입

a. 데이터 마이닝의 도입
고객의 정보를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있는 기업만이 경쟁에서 살아남고 우위를 확보하게 되는 것이다.

a. 고객관계관리
기업이 생존하고 발전하기 위해서 고객의 요구가 무엇인지 지속적으로 파악하기 위해 고객정보를 축적 및 사용하게 되는 일련의 과정이다.



1.2. 데이터 마이닝의 개념
1.2.1. 데이터 마이닝의 정의

a. 데이터 마이닝
다량의 가공하지 않은 재료로부터 소량의 귀중한 덩어리를 찾아내는 과정이다.
ㄱ. 컴퓨터과학의 인공지능, 로봇비전, 패턴인식 등에 활용되는 기계학습이론이다.
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