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역할은 매우 중요하다. 즉 사람에 의한 판단은 mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다. 데이터마이닝의 특징 및 과정
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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
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mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
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쉽게 분석할 수
있도록 해주는 기법 데이터마이닝
1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝의 출현배경
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 과정
5. 데이터마이닝의 적용분야 및 사례
6. 데이터마이닝의 수행 시 고려사항
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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
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