데이터마이닝

소개글

데이터 마이닝의 전반적인 이해와 주요기법, 활용 분야 등을 소개한 자료임

목차

1. Dataminig의 개요 3
가. 정의 3
나. Datamining 목적 3
다. 데이터 마이닝의 필요성 3
라. 등장배경 3
마. Data Mining의 특징 4
2. 데이터 마이닝 절차 4
가. 데이터 마이닝 프로세스 4
나. 데이터 마이닝 모델의 유형 5
3. 데이터 마이닝의 주요기법 6
가. 마이닝기법 (연관규칙) 6
나. 마이닝기법 (순차패턴:연속적) 8
다. 마이닝기법 (클러스터링) 8
라. 마이닝기법 (의사결정나무) 10
마. 마이닝기법 (인공신경망) 12
바. 마이닝기법 (유전학적기법) 14
4. Data Mining과 OLAP의 통합 노력 17
가. Data Mining과 OLAP(Online Analysis Processing)의 통합 개요 17
나. Data mining과 OLAP의 비교 17
5. Data Mining 프로젝트 시 고려사항 17
6. Data Mining 기술의 활용전망 17
가. 데이터 마이닝의 동향 17
나. 데이터마이닝의 활용분야와 전망 18

본문내용

1. Dataminig의 개요
가. 정의
- 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 데이터간의 관계, 패턴을 탐색하고 이를 모형화하여 업무에 적용할 수 있는 의미 있는 정보로 변환함으로써 기업의 의사결정에 적용하는 일련의 과정
- 대량의 데이터로부터 패턴 인식, 통계적 기법, 인공지능 기법 등을 이용하여 숨겨져 있는
데이터간의 상호 관련성, 패턴, 경향 등 유용한 정보를 추출하여 실제의 의사 결정에
적용하는 전 과정
- 데이터 웨어하우스를 구축한 후 특정한 분야에서 데이터의 상관관계를 분석하여 비즈니스에
유용한 법칙을 발견하는 것
-. 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 데이터간의 관계와 패턴을 탐색하고 이를 모형화
하여 업무에 적용할 수 있는 의미있는 정보로 변환하는 데이터분석 프로세스
-. 대량의 데이터 사이에 묻혀있는 패턴을 발견하고 규칙을 추출하여 의사결정을 지원하고 그 효과를 예측하기 위한 기법
-. 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 데이터간의 관계, 패턴을 탐색하고 이를 모형화하여 업무에 적용할 수 있는 의미 있는 정보로 변환함으로써 기업의 의사결정에 적용하는 일련의 과정

나. Datamining 목적
 비지니스에 유용한 감추어져 있는 지식 발견
 데이터를 이해하기 쉽게 시각화
 완별하지 못한 D

다. 데이터 마이닝의 필요성
- 1990년 이후 데이터를 획득하여 대용량 데이터베이스에 저장하는 능력에 비해 축적된 데이터를 분석하고 가치있는 정보와 지식을 발견하는 능력이 뒤떨어지는 현상인 “데이터 과잉 문제”가 발생
- 데이간에 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기술이 필요하게 됨
라. 등장배경
 기업 데이터 양의 증가에도 불구하고 유용한 정보의 부족으로 인한 의사결정의 어려움
 급변하고 세분화되는 시장의 변화 속에서 소비자의 구매 패턴 및 욕구를 분석하고 예측할
정보 자료 부족
 데이터 웨어하우스의 활성화에 따른 데이터 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
 대규모 트랜잭션 시스템의 폭 넓은 활용
 데이터의 양적 증가 불구, 의사결정의 어려움
 급변하는 시장환경에 대응 미흡
 DW 구축 활성화에 따른 인식 고조

참고 자료

잡지 등의 자료 요약 편집