데이터 마이닝을 수행하는데 여러 가지 마이닝 기법과 통계기법이 필요하다. 데이터 마이닝 기법은 분석목적과 데이터의 특성에 따라 크게 두 가지 타입으로 나누어 지는데 예측하고자 하는 목표변수가 존재하는 경우를 지도예측(supervised prediction)이라 하고, 목표변수가 존재하는 않고 데이터를 탐색하는 것이 목적인 경우는 자율예측(unsupervised prediction)이라 한다. 따라서 목적에 따라 서로 다른 방법들이 적용하여야 하며 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으므로 효과적인 데이터마이닝의 수행을 위해서는 다양한 알고리즘을 적용하여 보아야 한다. 지도예측에는 신경망, 의사결정나무, 회귀분석, 로지스틱, 판별분석, 시계열 분석 등이 있고, 자율예측에는 클러스터링, 연관성분석 등이 있다.
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데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 설명하세요
1. 데이터 마이닝 분석 기법
데이터 마이닝을 수행하는데 여러 가지 마이닝 기법과 통계기법이 필요하다. 데이터 마이닝 기법은 분석목적과 데이터의 특성에 따라 크게 두 가지 타입으로 나누어 지는데 예측하고자 하는 목표변수가 존재하는 경우를 지도예측(supervised prediction)이라 하고, 목표변수가 존재하는 않고 데이터를 탐색하는 것이 목적인 경우는 자율예측(unsupervised prediction)이라 한다. 따라서 목적에 따라 서로 다른 방법들이 적용하여야 하며 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으므로 효과적인 데이터마이닝의 수행을 위해서는 다양한 알고리즘을 적용하여 보아야 한다. 지도예측에는 신경망, 의사결정나무, 회귀분석, 로지스틱, 판별분석, 시계열 분석 등이 있고, 자율예측에는 클러스터링, 연관성분석 등이 있다.
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