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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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데이터의 정비와 통합
(6) 고객정보와 거래정보의 통합
2. 솔루션 구축을 위한 데이터마이닝
(1) 데이터 마이닝의 정의
(2) 데이터 마이닝의 프로세스
(3) 데이터 마이닝의 활용 방안
(4) 데이터 마이닝의 전략적 활용
(5)
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Data Mining이라고 정의
Statistics 관점
올바른 의사결정을 지원하기 위한 자료분석 및 모델선택으로 정의
데이터마이닝은 일반업무 목적을 위해 구축된 데이터를 연구나 지식경영을 목적으로 분석 할 수 있도록 데이터를 쉽
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나타남
회귀분석결과 향후출산 계획여부는 학력,가족형태, 자녀수 순서로 나타남 주제선정
데이터 소개
향후 출산계획 빈도분석
데이터 마이닝 프로세스
의사결정나무 분석
회귀분석
신경망분석
ASSESSMNET를 통한 방법 비교
결론
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나타남
회귀분석결과 서울에 대한 만족도는 서울 시정에 대한 신뢰도, 건강상태, 대중교통,
중략................. 분석흐름도&노드설정
Data summary 1/2
Data summary 2/2
의사결정나무분석
회귀분석-stepwise
신경망분석
리프트 그래프
결론
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데이터마이닝의 정의<2>
대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업
용어에 ‘채굴하다’라는 의미는 ‘mining’을 포함시킨 이유는 데이터로부터 정보를 찾아내는 작업이 마치 금이나 다이아몬
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데이터마이닝 시장
데이터마이닝 기술 적용분야
초창기 사용자들은 경쟁우위를 획득하기 위해 첨단기술을 사용 -> 기술의 성숙과 함께 많은 회사들의 사용 -> 일반적인 비즈니스 프로세스로 삽입: 통합되는 경향,적용가능성 확대
예)
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1. 데이터마이닝의 정의
방대한 양의 데이터로부터 ‘의미 있는’
패턴이나 규칙을 찾아내기 위한 탐색과 분석 과정
정보를 발견하는 과정에서 밝혀진 패턴이나 규칙을 테스트하는 과정
즉, 축적된 데이터로부터 유용한 정보를 도출해 나
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의료정보관리
데이터마이닝
Datamining(DM) 정의 DM의 정의
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☐ 대용량DB에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 지원하고 그 효
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마이닝의 여러 정의
2) 관점별 정의
2. 데이터마이닝의 등장배경
1) 출현배경
2) 데이터마이닝으로 발전담계
3)국내동향
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 처리과정
1) 문제저의 단계
2) 데이터베이스 구축단계
3) Data mining
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