Data Mining의 성공요인 및 문제점

소개글

Data Mining의 성공요인 및 문제점에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. DM의 정의

2. DM의 등장배경 및 발전단계

3. DM의 특징과 목적

4. DM의 수행과정 및 기법

5. DM의 활동분야 및 적용사례

6. DM의 성공요인 및 문제점

본문내용

Data Mining의 정의
데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡한 관계를 찾아내고, 이 관계를 바탕으로 앞날을 예측하는 기술
Data Mining의 등장 배경 및 발전 단계
등장배경
기업들은 최적의 전략이나 의사결정을 뒷받침해 줄 수 있는 의미 있는 고급정보를 필요로 하게 됨
데이터라고 하는 거대한 창고에서 보다 가치 있는 정보를 효과적으로 찾아내고자 하는 부분으로 모아짐
발전단계
제1단계 - 데이터의 수집에 중점을 둔 시대(1960년대)
제2단계 - 데이터 액세스 단계(1980년대)
제3단계 - 데이터 웨어하우징 단계(1990년대)
제4단계 - 바로 데이터 마이닝 단계(2000년대).
Data Mining의 특징과 목적
특징
대용량(massive)의 관측 가능한 자료
컴퓨터 중심적 기법
경험적 방법
일반화에 초점
의사결정을 지원하기 위해서 활용
목적
현재의 비즈니스 문제와 관련한 패턴을 발견해내는 것.

키워드

Data Mining,   데이터마이닝,   dm