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데이터에 대한 클린징, 클린업, 마이닝 작업 등을 거쳐야 한다. 고객의 경향을 예측하기 위해서는 지속적인 행동패턴의 수집이 필요하고 그 데이터를 보관하기 위한 데이터웨어하우스가 필요하다. 이것은 막대한 비용을 필요로 한다는 의미
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데이터 마이닝 Cookbook’, 출판: 敎友社 Olivia Parr Rud 지음, 이영섭 옮김, 2005
○‘데이터 마이닝’, 출판: 대청, 장남식, 홍성완, 장재호 共著, 1999
○‘(SAS Enterprise Miner를 이용한)데이터마이닝=SAS Enterprise Miner data mining‘, 출판: 敎友社,배화수 지
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데이터 웨어하우스와 데이터마이닝의 관계
2. 데이터마이닝 지식 프로세스
1) 데이터마이닝 지식 프로세스의 중요 요소
2) 데이터마이닝 지식 프로세스 분석 기법
3. 데이터마이닝 모델
1) 분류
2) 클러스터링
3) 연관성
4) 순차적 패턴
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데이터마이닝은 기업이 이미 보유하고 있는 방대한 데이터 중에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내 준다는 점에서 효과적이다. 사례에서 살펴보듯이 기존의 방법으로는 드러나지 않는 패턴들을 분석하여 실제 수익률 증가에 기여
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데이터마이닝 기술을 적용받을 수 있는 접근방법이 요구 된다. 1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?
2. Data Mining의 등장배경
3. Data Mining의 활용분야
4. 데이터 마이닝의 기법
5. 데이터 마이닝의 특징
6. 데이터 마이닝의 수행 과정
7. Data Minin
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