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Data Mining의 정의
데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡
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마이닝 기법을 이용해서 결함 허용도를 3~5% 이던 기존에 비해 0.03~0.05% 정도로 줄여서 제품의 질과 고객 서비스를 향상시켰고, 이로 인해 매년 1,000 만 불의 비용을 절감하고 있다. 이 회사에서는 동쪽의 공장에서 생산된 코일의 색상이 잘 변색
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system)이다. DATA WAREHOUSE
▶ 등장 배경
▶ 목표와 정의
▶ 진화과정
▶ FRAMEWORK
▶ 구축효과
▶ 시장동향
▶ 구축사례(피자헛)
DATA MINING
▶ 등장 배경과 정의
▶ PROCESS
▶ 기법
▶ 구축사례
▶ 다양한 활용 분야
▶ 결론
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마이닝이 왜 지금 이렇게 부각되는 것인가?
데이타마이닝에서 사용되는 복잡한 방법론들이 지금 나와서 인가?
고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가?
정보기술 환경의 변화
비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의
2. DATAMINIG
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Big Data Data Mining 데이터 마이닝
목차
1. Data Mining?
2. Data Mining을 통한 경영방식의 차이
3. Data Mining 기법
4. Data Mining 장·단점
5. Data Mining 활용 분야
6. 전망 및 시사점
1. Data Mining?
데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 패턴, 트
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ning 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 특성을
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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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ling, 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 의학
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마이닝과 DLAP. 컴퓨터월드. 1997 p132∼141
11). 장동인. 실무자를 위한 데이터웨어하우스. 대청. 1998
12). 조병일. 최신 정보체계론. 박문각. 1991
13). 조재희, 박성진. 데이터웨어하우징과 OLAP. 대청. 1996
14). Adrains, P, Zantinge, D. Data mining. Aoblisan-Wesley. 19
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마이닝과 고객 선호도 기반의 인터넷 상품 검색 시스템 설계 및 구현”, 경영정보학연구, 2002, 3, 제12권 제1호 pp. 1-16.
Azevedo, A. and Santos, M. F. KDD, "SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview. In Proceedings of the IADIS European Conference on Data Mining", 2008, pp 182-185.
Berr
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