[A+] 데이터마이닝과 OLAP에 대한 상세한 설명

소개글

데이터마이닝과 OLAP에 대하여 상세한 비교 분석을 한 자료입니다.

목차

(1) 데이터 마이닝의 5단계 1
제1단계 : 요구 분석 및 계획 수립 1
제2단계 : 데이터 집합 정의 1
제3단계 : 사전처리 1
제4단계 : 데이터 분석 1
제5단계 : 해석과 결과 적용 2
(2) 데이터 마이닝과 OLAP의 차이점 3
--> 데이터 마이닝이 OLAP 보다 상위 개념 3
- 데이터 마이닝이란? 3
- OLAP(On-Line Analytical Processing) 이란? 3
. 다차원 정보 3
. 직접 접근 3
. 대화식 분석 4
. 의사결정에 활용 4

본문내용

(1) 데이터 마이닝의 5단계
데이터 마이닝 수행단계는 다음과 같은 5단계로 구성되어 있으며 각 단계는 여러 태스크로 분할 가능하다.
제1단계 : 요구 분석 및 계획 수립
대상 문제에 대한 명세화 또는 데이터 마이닝의 목표에 대한 명확한 정의를 내린다.
응용 도메인, 데이터, 환경적 특성에 관한 지식을 분석하여 초기 데이터 마이닝 계획을 수립한다.
제2단계 : 데이터 집합 정의
데이터 마이닝의 대상이 될 데이터 집합 또는 변수집합을 정의한다. 데이터가 복수개의 이질적인 데이터베이스에 분산되어 있는 경우에는 이들의 통합이 전제된다.
제3단계 : 사전처리
기법 적용 전에 필요한 모든 태스크가 포함된다. 여기에는 데이터의 적재, 변환 및 클리닝 등이 포함된다. 클리닝은 데이터내의 잡음제거, 잡음설명, 망실 데이터 필드에 대한 처리전략 등에 관한 기본적인 작업을 수행한다. 특히, 이들 태스크들은 사용할 데이터 마이닝 기법에 전적으로 의존하며, 데이터 마이닝 단계중에서 가장 많은 시간과 노력을 요한다.
제4단계 : 데이터 분석
데이터 마이닝에 적용할 데이터에 대한 통찰과 흥미있는 데이터 또는 특성 부분집합을 파악한다. 3 단계에서 5단계까지는 빈번하게 데이터 집합과 이들에 관한 정보 및 중간 결과가 생성되므로, 이상의 태스크 수행이력을 체계적으로 관리하는 것이 필요하다.
분석에는 데이터 마이닝 기법의 적용하여 진행 한다.
다양하고 상이한 기능별 데이터 마이닝 기법이 선택 적용된다. 동일한 데이터 마이닝 기능을 수행할 수 있는 기법이 여러 가지가 존재하므로 이중에서 적합한 하나를 선택해야 한다. 특정기법은 특별한 데이터의 형태를 요구하므로 또 다른 사전처리 태스크를 수행해야 하는 경우도 있다.

참고 자료

없음