한국방송통신대 2020 출석수업대체과제물 데이터마이닝

소개글

"한국방송통신대 2020_출석수업대체과제물_데이터마이닝"에 대한 내용입니다.

목차

1. 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터마이닝 기법이 활발하게 이용되고 있다. ‘데이터마이닝이 빅데이터 분석에 유용하다’는 점에 대해 자신의 견해를 논하시오. 또한 데이터마이닝을 이용한 빅데이터 분석 사례(교재 외)를 조사하여 요약하시오.

2. 담당교수 홈페이지 자료실의 타이태닉 데이터(titanic.csv)를 다운로드한 이후 로지스틱 회귀모형과 나무모형을 적합하시오. 분석 결과를 바탕으로 시사점을 도출하시오.

3. R에 내장된 iris 데이터(Fisher의 붓꽃자료)의 Species를 예측하는 나무모형을 구현하고자 한다. 독일신용데이터의 나무모형 구현 절차를 참조하여 분류나무모형을 적합하고 결과를 설명하시오. (단, R에 내장된 데이터 iris는 데이터를 읽어오는 명령을 수행하지 않고 데이터 이름을 그대로 사용하면 됨)

4. 아래와 같은 분할표 주어져 있을 때, (1)에서 (3)까지 작업을 수행하시오. 단, Y는 출력변수이고 X1과 X2는 입력변수이다. (입력변수와 출력변수 모두 범주형 변수임에 유의하시오.)
(1) 지니지수를 이용하여 최적의 분리점을 찾으시오.
(2) 뿌리노드가 한번 분할된 분류나무를 생성하고, 두 자식노드에서 관찰치들의 집단별 빈도를 밝히시오.
(3) 위에서 생성된 분류나무의 오분류율을 계산하시오.

5. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응하는 앙상블 방법은 무엇인지 그 이유와 함께 서술하라.

본문내용

기업이나 정부는 일반적인 업무 활동을 통해 대용량의 데이터를 축적해 왔다. 그러나 빈번하게 발생되는 많은 양의 데이터들은 수치화가 되지 않았을 뿐만 아니라, 일반적인 통계 방법에 의해 잘 분석과 활용이 될 수 없었다. 이로 인해 그동안 데이터베이스에 포함되어 있는 많은 정보들이 제대로 활용되지 못했다. 하지만 이러한 데이터에는 미처 발견하지 못한 패턴과 전략에 도움이 될 만한 정보들이 들어있을 수 있기 때문에 데이터를 정제하고 가공할 필요성이 생겨나게 된 것이다. 이러한 데이터를 분석하여 기업에 필요한 자산으로 만드는 정보기술이 바로 데이터마이닝이다.
데이터가 방대해지고 기업의 업무가 복잡해지면서 데이터베이스를 관리하고 자료를 분석하는 전문가의 능력에 한계가 있고, 데이터에 내재된 유용한 지식추출작업을 사람이 손으로 직접 하는 것이 불가능하게 되었다. 이와 같은 문제를 해결하고 대량의 데이터에서 유용한 패턴과 지식을 추출하기 위해 데이터마이닝이 필요하다.

참고 자료

없음