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데이터 표준 비교분석
- 김용석(2002), 교육용 컨텐츠 공유시스템의 품질관리 방안에 관한 연구, 인천대학교 정보통신대학원 석사학위 논문
- 이재윤(1998), 메타데이터 환경과 과제, 한국정보검색위원회 1998년 10월 월례발표회
- 이재윤·조현주(1
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데이터 규격 및 관리시스템 개발, 숙명여자대학교 교육대학원
김솔미·이혜옥(1997), 인터넷 자료에의 기술과 접근을 위한 메타데이터 표준 비교분석
우유미(1998), 인터넷 식별기호와 메타데이터, 연세대학교 대학원 석사학위논문
이재윤(1998),
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데이터마이닝 응용 프로그램이 Empire Blue의 데이터베이스에 저장된 각 의사들의 진찰 정보를 분석하여 동료 그룹과 다른 행동을 보이는 의사들을 선별해 낸다. 예를 들어, 다른 의사들과 비교해서 환자 당 많은 치료를 실행하는 의사, 환자 당
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분석한 고객DB는 특정 고객만을 대상으로 2년 동안 축적된 초보적 자료이기 때문에 실제 깊이 있는 분석을 하는데 한계가 있지만, 데이터 분석 입장에서는 자료의 형태나 연구 목적에 따라 적절한 분석 Tool을 사용하여 유용한 데이터가 되도록
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데이터표창에 데이터가 기록되고 동시에 오른쪽 그래프창에는 샘플링 점으로 표시된다.
이 결과를 “Quadratic\"함수로 Curve Fitting한다.(Analyze→Curve Fitting→VideoAnalysis1Y→Quadratic) #실험 2.B Logger Pro 3를 이용한 데이터 분석
⒜기본분석법
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정규성 검정
유의수준 0.05에서 상수도보급율은 0.05보다 작은 것으로 보아 정규분포를 따르지 않는다고 판단 할 수 있다.
재정자립도는 유의수준 0.05보다 크기 때문에 정규 분포를 따른다고 볼수 있다. 데이터 분석
정규성 검정
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Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 개념
Ⅲ. 데이터마이닝의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성
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금융전문가에 의해 신용등급이 결정되어 왔으나, 현재는 데이터마이닝을 이용하여 주관적인 견해를 배제하고 데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석 기법
2. 프로그램
3. 응용사례
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데이터베이스를 설계하는 것이다. 이런 데이터베이스 방법으로부터 혜택을 받기 위해서 조직은 조직의 정보욕구를 분석하고 조직의 데이터베이스를 면밀하게 기획하여야 한다. 기획과정은 정보시스템 및 데이터베이스 계획이 조직의 목표
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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)
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