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mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
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1.0 Introduction
: Data mining is the search for valuable information in large volumes of data. It is a cooperative effort of humans and computers. Humans design databases, describe problems and set goals. Computers sift through data, looking for patterns that match these goals (Sholom M. W & Nitin
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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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data-mining.co.kr> (2004.6)
▶중알일보, 2002/08/26
▶동아일보, 2002/08/27
▶조선일보, 2002/05/23
▶매일경제, 2004/5/01
▶ “한국은행 경제통계시스템” 한국은행
<http://ecos.bok.or.kr> (2004.5)
▶ “통계청 주요통계지표” 통계청
<http://www.nso.go.kr/newcm
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duling, 공정 제어(manufacturing control)의 문제, 화학 약품의 공정 과정(chemical process)의 최적화, 에너지 소비(energy consumption)의 최소화 혹은 품질관리(quality control)와 자동화된 검사(automated inspection)에서도 Data Mining 기법이 쓰여지고 있다.
6) 보건 의
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데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
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Data Mining을 활용한 공간변화 연구에 도입하는 것이 필요하며, 신도시 및 택지개발의 경우 본 Simulation을 적용할 경우 탄소배출량, 토지변화, 교통량 등을 종합적으로 분석할 수 있는 도구로 활용 가능할 것이다.
- 참 고 문 헌 -
1. 도시계획 수립
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데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할
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data mining
Intelligent Building and Smart Home Conference(2009),
A Prototype of Smart Interactive TV
Netmag(2010), The future is here - Samsung \'Smart TV\'
○ 인터넷사이트
애플 스마트TV 홈페이지, http://www.apple.com/appletv
구글 스마트TV 홈페이지, http://www.google.com/tv
삼성전자 스
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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기술하고, 어려웠던 이유와 해결을 위해 어떠한 노력을 하였고, 그 결과는 어떠했는지 기재해 주십시오. (신입의 경우 학과 프로젝트, 테스트용 프로젝트 포함) (350자)
위에 기술한 인공지능과목에서 1등을 기록했던 대용량 Data Mining…
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데이터에 대한 접근방법 및 Data Searching, Mining 학습
무선통신 기술
패킷의 흐름, 충돌제어와 같은 이상현상에 대해 분석 및 해결에 대한 흥미
컴퓨터통신, 네트워크통신, 무선이동통신, 학부에서 배울 수 있는 네트워크
과목을 수강 후 졸
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데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분
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/ 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시오. (4~5번 문항 각 1가지)
지원분야 : Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : 데이터 분석을 통한 B2C 솔루션 구축 지원 업무 희망
[OO자동차 고객불만 텍스트 마이닝 분석]
대학
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data = Big data]
한화 S&C가 세계 ICT 시장을 선도하기 위해선 빅 데이터 뿐만 아니라 스몰 데이터에 대한 분석 및 사업전략이 필요하다고 생각합니다.
산업분야 막론 빅 데이터 분석의 중요성은 누구나 알고 있으며 현재 다양한 기업에서 그 활용
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