해피레포트 - 데이터 마이닝

카테고리 : 레포트 > 기타 파일이름 :데이터.hwp 문서분량 : 29 page 등록인 : CPIA_noxknoker 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 07.05.50 / 09.12.29 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 4,300 원

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보고서설명
데이터마이닝 / (데이터마이닝)

본문일부/목차
1. 데이터마이닝의 정의 2. 데이터마이닝 필요 배경 3. 데이터마이닝 관련 분야 및 유사용어 4. 데이터마이닝 활용분야 5. 데이터마이닝 기법 5.1 분류 분석 (Classification analysis) 5.2 군집 분석 (Clustering analysis) 5.3 예측 (Prediction) 5.5 연속패턴분석 (Sequential pattern analysis) 5.6 기타 데이터마이닝 작업 5.7 Data mining methods 6. 기존 접근방법과 데이터마이닝 7. 기타 고려사항 [참고 문헌] □ Data + Mining : 정보를 채굴하다. 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정. 금이나 다이아몬드를 발견하기 위해 수많은 흙과 잡석들을 파헤치고 제거하는 것과 유사하다는 데에 기인. □ 저장된 대용량의 데이터를 패턴인식, 통계학, 수학 등의 기법을 이용해 분석함으로써, 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 그리고 경향 등을 발견하는 프로세스 (Gartner Group) □ 대용량의 데이터베이스로부터 이전에 알지 못한, 행동 가능한 정보를 추출하는 지식발견 프로세스 (knowledge discovery process) (Meta Group) □ 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들 ☞ Reading Material - 장남식 외, “데이터마이닝” 1장 2. 데이터마이닝 필요 배경 (Fayyad et al. 1996, 장남식외 1장) □ 정보화 시대의 도래 - 정보가 기업경영의 경쟁력을 결정하는 가장 중요한 요소 - 생산자 위주 시장 환경 → 소비자 주도 시장환경으로 변화 - 이러한 환경에서 기업이 생존하고 발전하기 위해서는 지속적으로 소비자의 동향과 경쟁사의 경영전략 등을 신속하게 분석할 수 있는 능력이 중요 □ 정보기술의 가속적 발전 - 정보 처리 속도의 향상 ◇ CPU 성능 향상 및 메모리 용량 증대 - 정보 저장 기술의 발전 ◇ faster, higher capacity ◇ Cheaper storage devices ◇ Better DBMS ◇ Data warehouse technology - 인터넷 등 네트워크 발전 ◇ 데이터 획득 및 공유 용이 - 데이터 분석기법의 발전 ◇ 학습능력을 갖춘 알고리듬이나 프로그램 개발 ◇ 데이터마이닝 등 분석 기법 발달 □ 데이터의 홍수, 정보의 빈곤 (Data is rich, but information is poor) - 정보기술의 빠른 발전은 업무의 자동화를 촉진시켜 엄청난 양의 데이터를 전자적으로 수집하고 보관하는 것을 가능하게 하였음 (Flood of data) ◇ Scientific data collection (from remote sensors or from space satellites) ◇ Bar code system ◇ Computerization of many business and government transactions (예, 판매시점관리(POS) 데이터, 주식거래 데이터, 병원의 환자 데이터, 전화통화기록 데이터, 카탈로그 주문 데이터, 은행 거래 데이터, 항공예약 데이터, 신용카드 결제 데이터, 제조업체의 품질관리 데이터, 세금 환급 데이터 등) e.g) - Wal mart : 20 million transactions a day - Mobil oil corporation : over 100 terabytes of data related to oil exploration - Genome project : gigabytes of data on the human genetic codes - NASA EOS (Earth Observing System) : 50 gigabytes of remotely sensored image data per hour - 데이터의 양이 오늘날과 같이 방대하지 않았던 과거에는 소수의 전문가들이 통계기법이나 질의(query) 등을 통해 데이터를 분석하고 요약된 결과를 보고서 형식으로 제공하였음 - 그러나, 데이터 양이 기하급수적으로 증대함에 따라 스프레드시트나 ad-hoc 쿼리와 같은 수작업에 의한 데이터 분석방법으로는 어려움 발생 - 방대한 양의 데이터로부터 유용한 지식을 얻도록 사람을 지능적이고 자동적으로 지원하는 새로운 기법과 도구가 필요

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