[경영]데이터마이닝(DATA-MINING)

소개글

데이터마이닝에 관한 보고서 입니다. 데이터마이닝의 정의, 필요성, 등장배경, 적용, 수행과정, 기법, 관련기술, 사회적문제 등 다양한 영역이 포함되어 있습니다.
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목차

1.서론

2.본론
1)데이터마이닝(date mining)의 정의
2)데이터마이닝(date mining)의 필요성
3)데이터마이닝(date 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)

3.결론

4.참고문헌

본문내용

기업활동의 효율적 수행을 위한 최근의 추세는 데이터베이스를 형성하고, 그 결과를 활용하는 단계에서 데이터 자체의 분석을 통해 행동패턴을 추출해 내며, 그 결과를 업무와 생산의 효율성 증대를 위해 이용하는 단계로 넘어가고 있다. 이러기 위해서는 데이터마이닝 기술이 필요하다.
데이터마이닝이란 영어에서 마인(mine)이란 채광을 의미한다. 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸다라는 뜻이다. 즉, 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡한 관계를 찾아내고 이 관계를 바탕으로 앞날을 예측하는 기술이다. 적용하면 기업이 보유하고 있는 일상적인 거래데이터, 고객데이터, 상품데이터 또는 각종 마케팅활동에 있어서의 고객반응데이터 등과 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 사용 가능한 기본 데이터를 기반으로 하여 숨겨진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고, 이를 실제 비즈니스 의사결정에 유용한 정보로 활용하고자 하는 것이다. 이는 대용량의 데이터로부터 유용하게 활용될 수 있는 지식을 효과적으로 발굴해내는 지식탐구의 연구분야이다. 수많은 데이터에서 각각의 목적에 접합한 유용한 지식을 추출하는 것이다.
데이터마이닝의 정의를 보면, ‘매우 큰 데이터베이스로부터 사전에 알려지지 않은 유용한 정보를 추출하는 지식발견의 방법’으로 정의하고 있다. 대부분의 기업 데이터는 거래를 위한 자료이며, 분석을 위한 자료가 아니기 때문에 거래 데이터를 곧장 마이닝에 활용하기 위해서는 해당 데이터의 의미하는 내용을 정확하게 파악하는 일을 우선적으로 실행해야 한다. 정보를 발굴하는 방법은 어떤 특정 기법과 그 기술 자체만을 의미하는 것이 아니고, 비즈니스 문제를 이해하고 이러한 문제를 해결하기 위하여 정보기술을 적용하는 포괄적인 과정을 의미한다. 이처럼 데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 중에서 인터넷마케팅에 유용한 정보를 발굴하는 과정으로 통계방법으로는 도출하기 어려운 데이터간의 복잡한 관계를 도출하여 이들 사이의 관계를 바탕으로 미래를 어느 정도 예측하는 기술이다. 데이터마이닝이 많이 사용되는 분야로는 고객행동분석에서 가장 많이 활용되며, 주로 소매, 뱅킹, 금융, 보험, 통신 분야에서 사용된다.

참고 자료

1. 데이터마이닝 : 기능과 사용법/최종후/자유아카데미/1999
2. 데어터마이닝 : 방법론 및 활용/강현철/자유아카데미/1999