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마이닝(Data Mining)
1. 데이터마이닝
2. 데이터마이닝의 수행과정
3. 데이터마이닝 기법
4.데이터마이닝의 활용분야
Ⅱ.시장바구니분석(Market Basket Analysis)
1.시장바구니분석
2.연관규칙 (Association rules)
3.측정기준
4.연관규칙의 예
5.시장바
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Data : 자료, Mining : 발굴하다, 채광하다
산더미 같은 데이터에서 금이나 은 같은 귀중한 것을 발굴하는 것
Data Mining을 한마디로 말한다면, 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정
-데이터마이닝 의 시초
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마이닝 Cookbook’, 출판: 敎友社 Olivia Parr Rud 지음, 이영섭 옮김, 2005
○‘데이터 마이닝’, 출판: 대청, 장남식, 홍성완, 장재호 共著, 1999
○‘(SAS Enterprise Miner를 이용한)데이터마이닝=SAS Enterprise Miner data mining‘, 출판: 敎友社,배화수 지음, 2004
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마이닝의 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 Lig
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마이닝의 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 Lig
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전자상거래
1. 전자상거래는 기업간 또는 기업과 소비자간의 상거래 활동을 통신네트워크를 통해 수행하는 사업
2. 개방형 네트워크인 인터넷의 폭발적인 확산과 함께 전자상거래사업이 대형 이슈로 대두
3. 88년 설립된 PC 플라워사는 2년
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*핵심내용 요 약 :
데이터마이닝이 무엇일까? Mine 이란 채굴 및 채광하다는 뜻에서 출발된 의미이며 데이터 마이닝이란 그 대상이
방대한 양의 데이터라는 의미로 이해하면 된다.
결국 데이터 마이닝이란 대용량의 자료를 컴퓨터 중심
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Mining Solution의 마지막 Process가 pattern Analysis이다. 본 단계에서는 Web Data Mining을 이용하여 분석된 정보를 사용자들이 보다 쉽게 이해할 수 있도록 statistics, graphics, visualization, usability analysis, database querying 등을 이용한다
2) Web-Mining 활용 분야
System
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마이크로 데이터마이닝이 문제를 어느 정도 해결해 줄 것으로 믿는다. 예를 들어 자동차 제조업체가 기업 목적을 위해 대형 서버형 데이터마이닝을 활용할 때 개인 딜러들은 자신들이 관리하는 고객들을 진정으로 이해하기위해 소형 데이터
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마이닝, BSC, 그리고 BPM 기반의 6시그마 방법론에 관한 연구, 울산대학교 대학원 논문, 2005.
송영미, Data Mining 기법을 활용한 효율적 보험사기 적발 모형 연구, 홍익대학교 대학원 논문, 2009.
유재학 외, 연관관계규칙을 이용한 트래픽 폭주 공격
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