데이터마이닝

소개글

데이터마이닝에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.데이터마이닝 개요

2.데이터마이닝의 단계와 효과

3.데이터마이닝 기법

4.데이터마이닝 기법의 평가 기준

5.데이터마이닝 응용분야

6.상용 데이터마이닝 툴

7.데이터마이닝 사례

본문내용

-데이터마이닝의 정의 <1>
1.데이터마이닝이란 여러 자료로부터 암시적이며 사전에 알려지지 않은 유용한 정보를 추출하는 것이다.
2.데이터마이닝은 방대한 데이터베이스에 존재하고 있는 관계와 전체적인 패턴을 찾는 것이다.
3.데이터마이닝은 의사결정을 위해서 다양한 정보나 기술들을 사용하는 것으로, 자료로부터 지식을 추출하여 의사결정지원, 예측, 추정과 같은 업무 영역에 사용하는 것을 목적으로 한다.
4.데이터마이닝 또는 지식발견(Knowledge discovery)은 데이터베이스에 있는 방대한 정보로부터 숨어있는 지식(hidden knowledge)을 자동적으로 추출하는 과정이다. 즉 방대한 데이터베이스로부터 숨어있는 정보의 추출이라고 설명할 수 있다.
5.데이터마이닝은 매우 방대한 데이터베이스의 자료를 분석하는 기법이다. 이를 통하여 거대한 데이터베이스에 숨어있는 전략적인 정보를 발견할 수 있다. 이러한 정보로는 추세 또는 패턴 등을 예로 들 수 있으며, 중요 비즈니스 프로세스 개선에 사용될 수 있다.
6.데이터마이닝이란 방대한 데이터 속에 내재된 의미 있는 상관관계, 패턴, 경향 등을 찾아 내는 일련의 과정이다. 여기에는 통계학(statistics), 신경망(neural network) 등을 비롯한 여러 가지 테크닉이 사용된다(Gartner Group).
-데이터마이닝의 정의<2>
대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업
용어에 ‘채굴하다’라는 의미는 ‘mining’을 포함시킨 이유는 데이터로부터 정보를 찾아내는 작업이 마치 금이나 다이아몬드를 발견하기 전에 수 많은 양의 흙과 잡석들을 파헤치고 제거하는 것과 유사하다는 데에 기인한다.
*데이터마이닝과 유사개념
지식발견 : 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 프로세스의 전 과정
데이터마이닝: 지식발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위한 기법을 적용하는 단계

키워드

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