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  • [데이터베이스설계 및 응용] 은행 대출 부실의 대출 이유를 통한 요인분석 - 트리분석을 사용하여

  • [데이터베이스설계 및 응용] 은행 대.hwp
  • 등록인 leewk2547
  • 등록/수정일 12.08.10 / 12.08.10
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보고서설명
제 1장 서론

제 2장 분석방법
1. 데이터마이닝
2. 데이터베이스란?
3. 데이터 분류방법 및 소형 구축방법

제 3장 연구자료및 연구방법
1. 연구자료
2. 연구방법

제 4장 실증결과분석
1. 분석 전
2. 트리분석결과
1) 트리분석결과 1
2) 트리분석결과 2
3. 그래프

제 5장 결론
본문일부/목차
IMF이후 국내의 많은 은행들이 없어지고 통폐합되었다. IMF라는 것을 통하여서 수많은 은행들이 통폐합과정을 거치거나 외국의 유명한 회사들에게 인수 합병되고 있었다. 또한 국내 은행들끼리의 합병을 통하여서 새로운 이름의 큰 은행으로 합병되기도 하였다. 이러한 IMF시기를 지나서 외국의 메이저 은행들이 국내로 들어오기 시작 하였고 국내 은행들이 몸집 불리기를 했지만 외국의 거대자본과 축적된 노하우에 그들의 자리는 위험을 받고 있다. 은행의 주 수입원 중에 하나인 대출 상환에 대해서 분석해보면서 어떠한 분류의 사람들의 상환율이 더 높은지를 비교 분석하여서 은행이 어떠한 고객들에게 대출을 해줘야지 대출에 대한 상환율이 빠르고 부실대출로 이어지지 않는 지에 대해서 대출이유에 대하여 분석하였다.
SAS의 데이터 마이닝을 이용하여서 대출 부실 결정 요인에 대하여서 Enterprise Miner의 Tree 분석 등을 통하여서 은행의 대출 불이행에 대해서 알아보았습니다.


제 2 장 분석방법

1. 데이터마이닝

Dataming에 대한 다양한 정의가 있으나 대부분이 매우 큰 데이터베이스에서 유용한 관계를 발견하거나 찾는다는 의미이다. “Data mining is a knowledge discovery process of extracting previously unknown, actionable information from very large databases." ( Aaron Zornes, The META Group ) ( Aaron Zornes, The META Group )" 데이터마이닝은 매우 큰 데이터베이스로부터 사전에 알려지지 않은, 유용한 정보를 추출하는 지식 발견 방법이다." 정보를 찾아내는 방법은 어떤 특정 기법과 그 기술 자체만을 의미하는 것이 아니고, 비즈니스 문제를 이해하고 이러한 문제를 해결하기 위하여 정보기술을 적용하는 포괄적인 과정을 의미한다. 즉, 유용한 정보의 추출을 위한 방법론이라고 할 수 있다. 따라서 데이터마이닝을 효율적으로 수행하기 위하여 시계열분석 등 각종 통계기법과 데이터베이스 기술 뿐만 아니라 산업공학, 신경망, 인공지능, 전문가시스템, 퍼지논리, 패턴인식, 기계적 학습(Machine Learning), 불확실성 추론(Reasonging with Incertainty), 정보검색에 이르기까지 각종 정보기술과 기법들을 사용하게 된다.
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