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Mining
- 문제점 : 코드내부의 procedure를 고려하지 않음, 실행Path에 대해 둔감함
3) 함수 우선순위 Rule Mining(Mining Function Precedence Protocols)
- 제안 : Ramanathan et al., ICSE '07
- 방법 : Frequent Subsequence Mining
- 문제점 : Data흐름 or 종속관계를
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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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데이터 시스템
저장 시스템(병렬 DBMS) 처리 시스템 분석 시스템
VoltDB Map-Reduce GNU R
SAP HANA Dryad Apache mahout
Vertica Apache Pig
Greenplum Hadoop
IBM Netezza data warehouse
NoSQL
[저장시스템]
기존 저장 기술인 SAN(Storage Area Network), NAS(Network Attached Storag
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Mining 발견 규칙
가. Data Mining Architecture
나. 연관규칙(Association rules)
- 레코드 셋에 대하여 아이템에 존재하는 친화도나 패턴을 찾아내는 규칙
다. 분류규칙(Classification rules)
- 데이터베이스 내의 객체의 셋에 대하여 그 안에 내재하는 공통 특성
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1. 주요목적
1) 정적 SE data를 변환하여 유용한 정보(Active data)로 변환
2) 숨겨진 패턴과 경향(Hidden patterns and trends)를 발견함으로써 SE data를 유용한 정보로 만든다.
1.2 Overview of Mining SE Data
1. Mining SE Data의 Architecture는 아래와 같이 3개의 Layer로
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duling, 공정 제어(manufacturing control)의 문제, 화학 약품의 공정 과정(chemical process)의 최적화, 에너지 소비(energy consumption)의 최소화 혹은 품질관리(quality control)와 자동화된 검사(automated inspection)에서도 Data Mining 기법이 쓰여지고 있다.
6) 보건 의
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데이터양과 질을 갖추고 있는 지를 객관적으로 평가하여야 한다. 또한 데이터마이닝의 도입을 통해 얻고자 하는 목표를 막연하게 설정하는 것이 아니라 구체적이고 종합적으로 설정하여야 한다.
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Data Mining은 의
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Data Mining Technology on Web Logs\", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
3. 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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솔루션이 전문인 소프트웨서 개발 회사, SAS Institute에서 CRM 시스템의 책임자로 활약하고 있다. 1.Customer Relationship Management
2.The Data Warehouse
3.Data Marts
4.US West System
5.A Closed-Loop System
6.Dimensions Of The Predictive Model
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