데이터마이닝
- 최초 등록일
- 2013.06.02
- 최종 저작일
- 2013.04
- 23페이지/ MS 파워포인트
- 가격 3,000원
목차
1. Data Mining의 정의
2. Data Mining의 배경
3. 데이터 마이닝의 기능
4. 데이터 마이닝 기법
5. 데이터 마이닝의 문제점
6. 데이터 마이닝 활용분야 및 사례분석
본문내용
1. Data Mining의 정의
Data mining이란 방대한 데이터 속에 내재된 의미있는 상관관계,
패턴, 경향 등을 찾아내는 일련의 프로세스로 여기에는 통계(Statistics)및 수학적(mathematical)기법 뿐만 아니라 신경망(Neural Networks)등을 비롯한 여러 가지 패턴인식(pattern recognition technologies ) 기법이 사용된다." (Gartner Group)
Data mining이란 방대한 데이터로 부터 기존에 알려지지 않았거나(unknown), 실행 가능한 정보(actionable information)를 추출하는 일련의 프로세스다. ( Aaron Zornes, The META Group )
Data warehouse -> Data Mining -> 유용한 정보 추출
2. Data Mining의 배경
출현 배경
-기업 운영상 생성, 수집, 관리되는 데이터 양의 증가에도 불구하고 유용한 정보의 부족으로 인한 의사결정의 어려움
-급변하고 세분화되는 시장의 변화 속에서 소비자의 구매 패턴 및 욕구를 분석하고 예측할 정보 자료 부족
참고 자료
없음