데이타마이닝

소개글

데이타 마이닝에 대한 레포트입니다.

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목차

1. 데이터마이닝의 정의
정의 1) 데이터마이닝과 지식발견
정의 2) 데이터마이닝과 기존의 조회도구
2. 성공요건
3. 데이터마이닝의 필요성
4. 기술의 추이
5. 작업유형
6. 과정과 방법
7. 응용
8. 데이터 마이닝을 둘러싼 논란들
9. 데이타마이닝 적용사례

본문내용

데이터마이닝은 대량의 데이터로부터 통계적 기법, 인공지능 기법, 패턴인식 등을 이용하여 데이터간의 숨겨져 있는 상호 관련성, 분류 및 군집화, 추정 및 예측 등 유용한 정보를 추출하여 기업의 의사 결정에 적용하는 과정이라 할 수 있다. 데이터마이닝은 기업 경영, 과학 및 의료 등 다양한 분야에서 단순한 데이터 수준이 아닌 보다 고급 수준의 정보 즉 지식의 획득, 활용 및 효율적인 분배의 측면에서 최근 그 중요성이 급격히 부각되고 있다. 데이터마이닝은 전자상거래 데이터를 분석하여 상거래에 관한 유용한 정보 또는 지식을 추출하여 이를 이용함으로써 판매전략의 수립, 수요 예측, 고객관리 등 업무의 효율화 및 지능화를 기할 수 있다.
국외의 경우 데이터마이닝의 기술은 학계는 물론 IBM, AT&T, SAS와 같은 기업 연구소들에 의해서 데이터마이닝 시스템을 개발하기 위한 프로젝트가 활발히 진행되어 왔다. 개발된 데이터마이닝 툴로는 캐나다 Simon Fraser대학의 DBMiner, AT&T Bell Lab의 IMACS, IBM의 Intelligent Miner, SAS의 Enterprise Miner 등이 대표적이다. 이와 같이 개발된 데이터마이닝 툴을 전자상거래에 이용한 사례로는 미국의 `Blue Martini Software`가 1999년 3월에 개발한 E-Merchandising System을 들 수 있다. 이 시스템은 공급자와 소비자가 다(多) 대 다(多) 대응으로 만들어져 있고, 누구에게 어떤 상품이 팔리는지에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하여 데이터마이닝을 적용할 수 있는 구조로 되어 있다.
국내의 경우 한국 오라클 및 한국 인포믹스에서 최근 데이터 웨어하우스를 기반으로 데이터마이닝 툴의 특성을 살려 시스템을 구축할 계획이며, 한국 실리콘그래픽스사도 데이터마이닝 시장에 진출하였다. 교보정보통신에서는 직업성 질환 발생에 관한 자료들을 데이터웨어하우스로 구축, 이를 기반으로 데이터마이닝 기술을 적용하여 직업성 질환 발생 가능성을 예측하였고, 또한 직업성 질환 발생과 관련된 요인별 패턴을 도출하였다. 따라서 국내에서 데이터 웨어하우스에 기반한 데이터마이닝 기술의 도입 및 응용이 활발히 진행되고 있다.

참고 자료

없음