목차
소프트웨어공학의 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
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
본문내용
혀지지 않은 것이 많다.
4. 데이터마이닝은 일반화된 결과를 도출하는데 초점을 두고 있다.
여기서 일반화는 만들어진 예측모형이 새로운 자료에 얼마나 잘 적용되도록 하는 것인가를 의미한다. 따라서 일반화는 데이터마이닝 기법의 비정형성을 어느 정도 해결 또는 보완하여 주는데 도움을 주고 있다.
5. 데이터마이닝은 기업의 다양한 경영상황하에서 경쟁력확보를 위한 의사결정을 지원하기 위해서 활용될 수 있다.
데이터마이닝 기법들은 통계학(Statistics), 컴퓨터과학(Computer Science), 인공지능(Artificial Intelligence), 공학(Engineering)과 같은 분야에서 개발된 특징을 가지고 있다. 그러나 이를 활용하는 전문가들은 경영, 경제, 정보기술분야에 있는 사람들이다.
4. 데이터마이닝은 일반화된 결과를 도출하는데 초점을 두고 있다.
여기서 일반화는 만들어진 예측모형이 새로운 자료에 얼마나 잘 적용되도록 하는 것인가를 의미한다. 따라서 일반화는 데이터마이닝 기법의 비정형성을 어느 정도 해결 또는 보완하여 주는데 도움을 주고 있다.
5. 데이터마이닝은 기업의 다양한 경영상황하에서 경쟁력확보를 위한 의사결정을 지원하기 위해서 활용될 수 있다.
데이터마이닝 기법들은 통계학(Statistics), 컴퓨터과학(Computer Science), 인공지능(Artificial Intelligence), 공학(Engineering)과 같은 분야에서 개발된 특징을 가지고 있다. 그러나 이를 활용하는 전문가들은 경영, 경제, 정보기술분야에 있는 사람들이다.
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