해피레포트 - 마이닝개념과 시공간 데이터마이닝

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OLAP 데이터마이닝 시계열분석 / (데이터마이닝)

본문일부/목차
제 1장 : Introduction 제 2장 : Data Warehouse and OLAP 제 3장 : Data Preprocessiong 제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures 제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison 제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases 제 7장 : Classification and Prediction 제 8장 : Cluster Analysis 제 9장 : Mining Complex Types of Data 제10장 : Applications and Trends in Data Mining 데이터 마이닝 연구 배경 방대한 정보를 포함한 대용량 데이터베이스 데이터 양의 폭발적 증가=> 유용한 지식 부재 다양하고 새로운 유형의 데이터타입 사용 트랜잭션 데이터  분석 및 마케팅에 적용 시간 데이터  주식, 의료 및 과학데이터 분석 웹 데이터  인터넷 정보/구조 및 컨텐츠 분석 생명 정보  구조 분석, 패턴 및 유사성 분석 멀티미디어 데이터 시공간 데이터  시공간 현상 분석 및 응용 서비스 기존의 마이닝 기법 적용의 한계 데이터량의 크기 데이터의 고차원화 데이터의 이질성 및 분산성 증대 데이터마이닝 연구 동기 : 데이터베이스 관점 데이터 마이닝의 주요 이슈 마이닝 방법과 사용자 상호 작용 성능 향상 다양한 데이터 타입의 처리 마이닝 방법 및 사용자 상호작용 문제 마이닝될 지식의 유형 ? 다중레벨 추상 지식의 반복적 마이닝 ? 배경지식의 사용 ? 데이터 마이닝 질의어의 사용? 마이닝 결과의 표현 및 가시화 ? 불완전하고 오류가 있는 데이터의 처리 가능? 유용성 측정은? 기타 이슈 성능 향상문제 효율성(efficiency)과 확장성(scalability) 병렬처리, 분산처리 및 점진적 마이닝 고려 다양한 유형의 데이터 처리 문제 관계형 및 복합 타입의 처리 이질적 데이터베이스로부터의 마이닝 지식 탐사 프로세스 데이터 마이닝: 지식 탐사에서의 핵심 프로세스 데이터 마이닝 기법 연관규칙(association) 순차패턴(sequential patterns) 분류(classification) 클러스터링(clustering) 시계열 분석(time series analysis) 탐사된 지식 패턴의 예 연관 규칙 기저기를 구입하는 98%의 고객은 또한 맥주를 산다. 분류 25세 미만이고 급여가 100 이하인 사람의 신용등급은 낮다. 유사 시퀀스 DNA시퀀스 A와 B는 서로 유사하다. 예외탐사(outlier detection) 이 네트웍 연결은 공격이다. 시간데이터 마이닝 정의(Roddick, 1999) 시간 값을 포함하는 이력 데이터로부터 중요하고 의미있는 규칙의 탐사 시간정보의미에 따른 다양한 마이닝 가능 시간 패턴: 주기성, 순차성 시간 연관규칙: 연관규칙 + 시간제약조건 시간 관계규칙: 시간 관계성 시간 마이닝 문제 가정 시간 도메인 T에 대한 타임 스탬프 데이터 셋 D 시간 표현식: TimeExp 탐사 시간 표현식을 포함하는 패턴 : min_f% 예) 시간연관규칙(temporal association rule) Y,TimeExp> : (c%,s%,f%) 규칙의 예 사례의 60%에서 대기압의 저하가 있은 후에 비가 온다.

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