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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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데이터 생산 기술의 진보와, 이에 필요한 데이터 저장•관리•분석 기술의 발전 속에서 빅 데이터가 출현하게 된다.
≪ … 중 략 … ≫
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
빅 데이터란 말 그대로 데이터에 비해
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데이터 경영을 바꾸다, 삼성경제연구소, 2012
송민정, 빅 데이터가 만드는 비즈니스 미래지도, 한스미디어, 2012
조정환, 스포츠 빅 데이터 활용과 전망(Utilization and prospect of sport Big data), 한국체육측정평가학회지 14권 3호, 2012 Ⅰ. 서 론
1.
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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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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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Data Writing IR Board 작업지도서, Data Writing 작업지도서, 25구 IR Board 수땜 검사 작업지도서, 25구 IR Board 점등 검사 작업지도서, 30구 IR Board 수땜 검사 작업지도서, 30구 IR Board 점등 검사 작업지도서, 44구 IR Board 수땜 검사 작업지도서, 44구 IR Board 점
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Data Analytics 분야
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（Structured Data）
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（Statistical Analysis） （Data Mining）
（Unstr
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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
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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
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한 번의 실험에서 사용되는 test data를 test set이라고 지칭한다.
쉽게 설명하자면
test data 1: 1 2 3 4 5 6
test data 2: 2 3 4 5 6 7
이 data라면 test data set의 숫자는 6개, 실험의 횟수는 2개이다.
그리고 1,2,3,4,5,6 각각의 수를 test data 값이라 한다.
test
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