목차
Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 개념
Ⅲ. 데이터마이닝의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
참고문헌
Ⅱ. 데이터마이닝의 개념
Ⅲ. 데이터마이닝의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
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