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데이터의 변화추이를 찾아내는 과정이다. 데이타마이닝이란?
과정과 방법
데이타마이닝의 응용
데이타마이닝의 목표
Prediction(예측)
Identification(확인)
데이타마이닝의 기법들
연관규칙 (Association rules)
분류체계 (Classification hi
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데이터의 정비와 통합
(6) 고객정보와 거래정보의 통합
2. 솔루션 구축을 위한 데이터마이닝
(1) 데이터 마이닝의 정의
(2) 데이터 마이닝의 프로세스
(3) 데이터 마이닝의 활용 방안
(4) 데이터 마이닝의 전략적 활용
(5)
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datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경. 데이터마이닝. 자유아
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데이타마이닝이 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. DAT
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데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS,
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빠른 변화
정보가 기업 경쟁력의 척도
- 의사 결정 지원을 위한 고급 정보의 필요성 PART 1
정의
등장 배경
발전 과정
PART 2
지식 또는 정보의 추출 단계
진행 과정
효과
PART 3
기능
기법
웹마이닝
PART 4
활용 분야
사례
결론
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마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이
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Data Mining)
데이터마이닝이란 대량의 데이터로부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보들을 추출하는 과정을 말한다. 여기서 정보는 묵시적이고 잘 알려져 있지 않지만 잠재적으로 활용가치가 있는 정보를 말한다. 다시 말해서 데이타마이닝이란
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개념과 적용사례
1. 소프트웨어 공학의 개념
2. 소프트웨어
1) 소프트웨어
2) 소프트웨어 분류
3. 소프트웨어 공학이 발전
4. 소프트웨어공학이론의 적용사례
― 데이타 마이닝
1) DATA MINING의 정의
2) 데이타마이닝의 특징
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Data Mining의 개요
Data Mining Techniques
Data Mining Algoritms
Data Mining Tools
Data Mining의 구축단계
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데이타베이스 마켓팅(DataBase Marketing)
스코어링 시스템(Scoring System)
캠페인 관리(Campaign Management)
생애가치(LifeTime Value)
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Bussiness Case의 구
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