[경영정보처리론] KDD (Knowledge Discovery in Database)

등록일 2003.09.23 한글 (hwp) | 8페이지 | 가격 1,000원

소개글

많은 도움 바랍니다.^^

목차

효과적인 데이터베이스
1. 문제정의단계
- OLAP의 특성
1. 다차원정보
2. 직접접근
3. 대화식 분석
2. 선별및 정제 단계
- 데이터워어하우스
- 데이터 마트
3. 변형과 유도단계
4. 웨어하우스 엑세스
- 데이서웨어하우징과 OLAP
- OLAP의 조건

본문내용

KDD(Knowledge Discovery in Database)
효과적인 DB이용을 위해서는 많은 사전 및 사후 작업이 필요하다. 즉 목적에 맞는 적 절한 데이터를 준비하고, 적합한 형태로 데이터를 가공하고, 여러 가지 분석 기법들을 선 택하고 그에 따른 결과를 올바르게 해석하고, 의사결정에 활용하는 일련의 과정이 필요하 다. 이런 전반적인 과정을 KDD(Knowledge Discovery in Database)라고 하는데 종종 데 이터마이닝과 혼동된다. 1995년 열린 첫 번째 KDD국제 컨퍼런스에서 원시 데이터로부터 패턴이나 유사성을 발견하는 작업을 지칭하는 기존의 모든 용어들을 대체하여 KDD라는 용어를 사용하고 KDD과정에서의 발견단계에 한정해서 데이터마이닝이라는 용어를 사용 할 것이 제안되었다. 이후 KDD라는 용어는 인공지능과 기계학습분야에서 급속히 채택되 었고, 데이터베이스로부터 지식을 추출하는 전반적인 과정을 포괄하는 개념으로 사용되었 다. 아래의 그림은 KDD프로세스를 나타내고 있다.
RDB를 가지고 있는 기업이 성공적으로 KDD를 하기 위해서는 KDD프로세스의 이해가 필수적이고, 이에 따라 각 단계에 수행되어야 할 과정을 살펴보자
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