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Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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의사결정을 목적으로 측정, 조사, SQL질의 등을 통해 수집한 대용량의 데이터로부터
（Science）
다양한 분석알고리즘을 이용하여 문제해결의 기
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MSR(Mining Software Repositories)의 정의
소스코드/변경이력 자료를 분석하여 룰과 패턴을 검색하고 이에 대한 위반사항을 검출함으로써 Software의 신뢰성을 높이는 활동을 말한다.
MSR의 접근방법
MSR의 접근방법에는 3가지가 있는데 첫째, 소스코
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Mining의 개요
Data Mining Techniques
Data Mining Algoritms
Data Mining Tools
Data Mining의 구축단계
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데이타베이스 마켓팅(DataBase Marketing)
스코어링 시스템(Scoring System)
캠페인 관리(Campaign Management)
생애가치(LifeTime Value)
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Bussiness Case의 구축
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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. 자유아카데미. 1999. 113-141.
[4] http://swjang.springnote.com/
name
mongoose
고양이족제비
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마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS, 렉스켄(Cognos’s Scenario) 등이 제품을 공급
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1.0 Introduction
: Data mining is the search for valuable information in large volumes of data. It is a cooperative effort of humans and computers. Humans design databases, describe problems and set goals. Computers sift through data, looking for patterns that match these goals (Sholom M. W & Nitin
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시작했다.
뉴욕 소재 데이터 마이닝 테크놀러지 오브 베스페이지(Data Mining Technologies of Bethpage)의 마이클 길먼(Michael Gilman) CEO는 “전자상거래는 가장 새롭고 열기가 넘친다”며 “당신에게 일정기간동안 축적된 데이터가 있다면 데이터 마이
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Data Analytics 분야
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（Structured Data）
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（Statistical Analysis） （Data Mining）
（Unstr
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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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마이닝을 위해서 데이터웨어하우스의 필요성은 증가하고 있다.
참고문헌.....
1. 데이터마이닝 : 기능과 사용법/최종후/자유아카데미/1999
2. 데어터마이닝 : 방법론 및 활용/강현철/자유아카데미/1999 1.서론
2.본론
1)데이터마이닝(date mining
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