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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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데이터] 정의
백동현, 김도관, 김우주, 남수현, 천세학 | 2022 | 경영정보시스템의 이해 | 생능출판사
신현일 | 2015 | ‘하우스 오브 카드’ 성공 이끈 데이터마이닝 | THEPRhttp://www.the-pr.co.kr/news/articleView.html?idxno=13445
조성준 | 2019 | 세상을 읽는 새
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데이터마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 또한 SNS에 게시된 텍스트 데
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데이터 유형별 가지치기 최적조건, 이지현, 한밭대학교, 2018, 국내석사
절단자료 분석을 위한 의사결정나무, 오인광, 고려대학교 대학원, 2020, 국내석사
데이터베이스 구축을 위한 의사결정나무기법의 비교연구, 조진혁,東亞大學校 大學院,2002
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----(일부 내용)----
III. 데이터 마이닝 절차
1. 데이터 준비
-. 데이터 수집
-. 데이터 관찰, 검토 – 활용 항목 정의
-. 문제 수정, 데이터 변환
. 활용 항목 값 없는 데이터 삭제
. 데이터형 변환(방문일자, 시승일자, 계약일자 이산
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데이터마이닝 솔루션으로 불법화물을 보다 정확히 선별해 검사할 수 있게 됐으며 정상 화물의 신속한 통관은 물론, 수작업 수준의 적발율을 통해 불법화물을 효과적으로 차단할 수 있는 결과를 가시적으로 볼 수 있는 사례이다. 또한 무역 원
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대량의 데이터 베이스로부터 변수간에 존재하는 추세, 유사성 및 특정 패턴을 발견하여 기업의 의사결정에 활용할 수 있도록 해주는 기법이다. 마이닝의 사전적인 의미는 ‘채굴(採掘)’
인데 이는 무의미해 보이고 무질서한 데이터로부터
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데이터를 의사결정에 활용하는 측면을 담당하여 \'왜(Why)\'에 초점이 맞추어진다. 즉 OLTP시스템이 일상적인 기업의 운영을 지원하는 반면, OLAP시스템은 기업의 방향을 설정하는 역활을 한다. (1) 데이터 마이닝의 5단계
제1단계 : 요구 분
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Mining에서 인적요소의 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. 데이터마이닝
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datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경. 데이터마이닝. 자유아
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