• ํ†ตํ•ฉ๊ฒ€์ƒ‰
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์ „๋ฌธ์ง€์‹ 246๊ฑด

mining)์˜ ๋“ฑ์žฅ๋ฐฐ๊ฒฝ 4)๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹(date mining)์˜ ์ ์šฉ 5)๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹(date mining)์˜ ์ˆ˜ํ–‰๊ณผ์ • 6)๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹(date mining)๊ธฐ๋ฒ• 7)๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹(date mining) ๊ด€๋ จ๊ธฐ์ˆ  8)๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹(date mining)๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์‚ฌํšŒ์  ๋ฌธ์ œ 9)๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค(Datawarehouse)
  • ํŽ˜์ด์ง€ 8ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 1,000์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2008.03.17
  • ํŒŒ์ผ์ข…๋ฅ˜ ํ•œ๊ธ€(hwp)
  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์žˆ์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
1.0 Introduction : Data mining is the search for valuable information in large volumes of data. It is a cooperative effort of humans and computers. Humans design databases, describe problems and set goals. Computers sift through data, looking for patterns that match these goals (Sholom M. W & Nitin
  • ํŽ˜์ด์ง€ 8ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 1,300์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2003.01.31
  • ํŒŒ์ผ์ข…๋ฅ˜ ์›Œ๋“œ(doc)
  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์—†์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
Data๋งŒ์„ ๊ณ ๋ คํ•œ๋‹ค๋ฉด Modeling B๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ฐ”๋žŒ์งํ•˜์ง€๋งŒ ๋ชจ๋ธ๋ง์˜ ๊ณผ์ ํ•ฉ์„ ๊ณ ๋ คํ•œ๋‹ค๋ฉด Modeling B๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ฐ”๋žŒ์งํ•˜๋‹ค๊ณ  ๋ณผ ์ˆ˜ ์—†๋‹ค. 1. Mining์†Œ๊ฐœ - ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹ ์ด๋ž€? โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€
  • ํŽ˜์ด์ง€ 24ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 10,000์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2011.08.21
  • ํŒŒ์ผ์ข…๋ฅ˜ ํ”ผํ”ผํ‹ฐ(ppt)
  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์žˆ์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
data-mining.co.kr> (2004.6) โ–ถ์ค‘์•Œ์ผ๋ณด, 2002/08/26 โ–ถ๋™์•„์ผ๋ณด, 2002/08/27 โ–ถ์กฐ์„ ์ผ๋ณด, 2002/05/23 โ–ถ๋งค์ผ๊ฒฝ์ œ, 2004/5/01 โ–ถ โ€œํ•œ๊ตญ์€ํ–‰ ๊ฒฝ์ œํ†ต๊ณ„์‹œ์Šคํ…œโ€ ํ•œ๊ตญ์€ํ–‰ <http://ecos.bok.or.kr> (2004.5) โ–ถ โ€œํ†ต๊ณ„์ฒญ ์ฃผ์š”ํ†ต๊ณ„์ง€ํ‘œโ€ ํ†ต๊ณ„์ฒญ <http://www.nso.go.kr/newcm
  • ํŽ˜์ด์ง€ 42ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 3,000์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2004.08.28
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  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์žˆ์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
๋ฐ์ดํƒ€ ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค ํ™œ์„ฑํ™”์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ฐ์ดํƒ€ ๋งˆ์ด๋‹ ๊ตฌ์ถ• ํ•„์š”์„ฑ์— ๋Œ€ํ•œ ์ธ์‹์˜ ํ™•์‚ฐ ์ปดํ“จํŒ… ๋Šฅ๋ ฅ์˜ ํ–ฅ์ƒ์—๋”ฐ๋ฅธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆ์ด๋‹์„ ์œ„ํ•œ ๋Œ€๋Ÿ‰์˜ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์†Œํ™”ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๊ฐ€๋Šฅ 2.Data Mining์˜ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™ํ–ฅ ๊ตญ๋‚ด ๋™ํ–ฅ ๋ฐœ์ „ ๋‹จ๊ณ„ ํ•œ๊ตญ IBM , ํ•œ๊ตญ SAS,
  • ํŽ˜์ด์ง€ 22ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 3,000์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2003.11.18
  • ํŒŒ์ผ์ข…๋ฅ˜ ํ”ผํ”ผํ‹ฐ(ppt)
  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์—†์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
ling, ๊ณต์ • ์ œ์–ด(manufacturing control)์˜ ๋ฌธ์ œ, ํ™”ํ•™ ์•ฝํ’ˆ์˜ ๊ณต์ • ๊ณผ์ •(chemical process)์˜ ์ตœ์ ํ™”, ์—๋„ˆ์ง€ ์†Œ๋น„(energy consumption)์˜ ์ตœ์†Œํ™” ํ˜น์€ ํ’ˆ์งˆ๊ด€๋ฆฌ(quality control)์™€ ์ž๋™ํ™”๋œ ๊ฒ€์‚ฌ(automated inspection)์—์„œ๋„ Data Mining ๊ธฐ๋ฒ•์ด ์“ฐ์—ฌ์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. 6) ๋ณด๊ฑด ์˜ํ•™
  • ํŽ˜์ด์ง€ 4ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 700์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2002.06.28
  • ํŒŒ์ผ์ข…๋ฅ˜ ํ•œ๊ธ€(hwp)
  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์—†์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
Mining์—์„œ ์ธ์ ์š”์†Œ์˜ ์—ญํ• ์€ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค. ์ฆ‰ ์‚ฌ๋žŒ์— ์˜ํ•œ ํŒ๋‹จ์€ mining ๊ณผ์ •์—์„œ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•˜๋ฉฐ, mining๋œ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋น„๊ตยทํ‰๊ฐ€ํ•˜๊ณ  ์ด๋ฅผ ์‹ค์ œ ์—…๋ฌด์— ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ™œ์šฉํ•  ๊ฒƒ์ธ๊ฐ€๋ฅผ ํŒ๋‹จํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ์—ญ์‹œ ์‚ฌ๋žŒ๋งŒ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹
  • ํŽ˜์ด์ง€ 2ํŽ˜์ด์ง€
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  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์—†์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
Data Visualization ์‹œ๊ฐํ™” ๋„๊ตฌ๋Š” ๋ถ„์„์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•์œผ๋กœ ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์ง€๊ฐ๋Šฅ๋ ฅ์˜ ์žฅ์ ์„ ์ด์šฉํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ˆ˜์น˜๋กœ ๋ณด์—ฌ์ค„ ์ˆ˜ ์—†๋Š” ์ •๋ณด๋Š” ๊ทธ๋ฆผ์ด ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๊ฐ€ ์ž์ฃผ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์„ ํ˜• ๊ฒฝํ–ฅ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ถ„์„ํ…Œ์ด๋ธ”์—์„œ๋Š” ๋ณด๊ธฐ๊ฐ€ ํž˜๋“ญ
  • ํŽ˜์ด์ง€ 6ํŽ˜์ด์ง€
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  • ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ ์—†์Œ
  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
ta Archeology(์ •๋ณด๊ณ ๊ณ ํ•™ ), Data Pattern Processing(์ž๋ฃŒํŒจํ„ด์ฒ˜๋ฆฌ ) ๋“ฑ์œผ๋กœ๋„ ๋ถˆ๋ฆฌ์šด๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆ์ด๋‹์ด๋ž€ ๋ง์€ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„ ํ†ต๊ณ„ํ•™์ž๋“ค๊ณผ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค ํ•™์ž๋“ค์ด ์ตœ๊ทผ MIS ๋ถ„์•ผ์™€ ๊ฒฝ์˜๋ถ„์•ผ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ง์ด๋‹ค. ๊ด€๋ จ ์šฉ์–ด๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์ง•, ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •
  • ํŽ˜์ด์ง€ 2ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 700์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2002.06.28
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  • ์ตœ๊ทผ 2์ฃผ ํŒ๋งค ์ด๋ ฅ ์—†์Œ
๋ฒ• ๊ฐ€. ์‹ ๊ฒฝ๋ง(Neural network - ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹ ์…‹์„ ํ†ตํ•˜์—ฌ learn ํ•œ ๋น„์„ ํ˜• ์˜ˆ์ธก ๋ชจ๋ธ๋กœ์„œ ์ƒ๋ฌผํ•™์  ์‹ ๊ฒฝ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์™€ ๊ฐ™์€ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ–๋Š”๋‹ค. ๋‚˜. ๊ฒฐ์ •ํŠธ๋ฆฌ(Decision tree) - ํŠธ๋ฆฌ๋ชจ์–‘์˜ ๊ตฌ์กฐ๋กœ ๊ฒฐ์ •์˜ ์…‹์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ธ๋‹ค. - ๋ฐ์ดํ„ฐ ์…‹์˜ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๊ทœ์น™์„ ์ƒ์„ฑ ํ•œ
  • ํŽ˜์ด์ง€ 3ํŽ˜์ด์ง€
  • ๊ฐ€๊ฒฉ 3,360์›
  • ๋“ฑ๋ก์ผ 2013.11.17
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