목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터마이닝의 처리과정
1. 문제 정의 단계
2. 데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5) 보고 및 가시화 (Reporting / Visualization)
4. 비즈니스 보고서 작성 단계
5. 의사 결정 단계
6. 피드백(Feedback) 단계
Ⅲ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템 (Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
Ⅳ. 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2. 사례 2 비용 절감
3. 사례 3 판매 증가 효과와 수익성
Ⅴ. 데이터마이닝의 한계점
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Ⅶ. 결론
참고문헌
Ⅱ. 데이터마이닝의 처리과정
1. 문제 정의 단계
2. 데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5) 보고 및 가시화 (Reporting / Visualization)
4. 비즈니스 보고서 작성 단계
5. 의사 결정 단계
6. 피드백(Feedback) 단계
Ⅲ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템 (Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
Ⅳ. 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2. 사례 2 비용 절감
3. 사례 3 판매 증가 효과와 수익성
Ⅴ. 데이터마이닝의 한계점
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Ⅶ. 결론
참고문헌
본문내용
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