데이터 마이닝 (data mining)

목차

1. 데이터 마이닝의 정의

2. 데이터 마이닝의 배경 및 동향

3. 데이터 마이닝의 기능

4. 데이터 마이닝 기법

5. 활용분야

6. 사례분석

본문내용

1. Data Mining의 정의
Data mining이란 방대한 데이터 속에 내재된 의미있는 상관관계, 패턴, 경향 등을 찾아내는 일련의 프로세스로 여기에는 통계(Statistics)및 수학적(mathematical)기법 뿐만 아니라 신경망(Neural Networks)등을 비롯한 여러 가지 패턴인식(pattern recognition technologies ) 기법이 사용된다.` (Gartner Group)
Data mining이란 방대한 데이터로 부터 기존에 알려지지 않았거나(unknown), 실행 가능한 정보(actionable information)를 추출하는 일련의 프로세스다. ( Aaron Zornes, The META Group )
2.Data Mining의 배경 및 동향
출현 배경
기업 운영상 생성, 수집, 관리되는 데이타 양의 증가에도 불구하고 유용한 정보의 부족으로 인한 의사결정의 어려움
급변하고 세분화되는 시장의 변화 속에서 소비자의 구매 패턴 및 욕구를 분석하고 예측할 정보 자료 부족
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, 렉스켄(Cognos’s Scenario) 등이 제품을 공급 중 유통업계에서는 Database Marketing 쪽으로 많은 관심을 보이고 있음 : 현대 백화점, 애경 백화점,
교보 생명, 한덕 생명
구축 사례 : BC 카드 (부정행위 적발에 적용)
Telecommunication (고객 이탈 방지에 적용)
4.데이터 마이닝 기법
1) 통계 기법
2) 의사결정나무
3) 신경망 분석
4) 군집분석
5) 시장바구니 분석

키워드

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