[경제, 정보기술] 데이타마이닝의 모든것,종합자료

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목차

서론

본론
1. Datamining의 개요
1.1 Datamining이란
1.1.1 Datamining의 정의
1.1.2 Datamining의 출현배경
1.1.3 Datamining의 필요성
1.2 datamining 국내시장동향과 마케팅의 변화
1.2.1 Datamining 국내시장동향
1.2.2 마케팅의 변화

2. Datamining과 관련 분야
2.1 Datamining과 유관분야
2.3 OLAP과 Datamining
2.4 Datawarehouse과 Datamining
2.5 인공지능 분야와 Datamining
2.6 그 밖의 분야와 Datamining

3. Datamining 활용분야
3.1 Datamining활용분야
3.2 Datamining활용분야별 사례
3.2.1 통신회사 사례
3.2.2 금융업 사례
3.3.3 그 외 국내사례

4. Datamining의 절차와 기능
4.1 Datamining의 절차
4.2 Datamining의 기능

5. Datamining의 기법과 각 기법들의 장단점
5.1 Datamining의 기법
5.1.1 통계기법
5.1.2 의사결정나무
5.1.3 신경망 분석
5.1.4 군집분석
5.1.5 시장바구니 분석
5.2 기법들의 기능비교
5.1.1 통계기법의 장단점
5.1.2 의사결정나무의 장단점
5.1.3 신경망 분석의 장단점
5.1.4 군집분석의 장단점
5.1.5 시장바구니 분석의 장단점

6. Web Mining
6.1 Web Mining의 정의
6.2 Web Mining의 등장배경
6.3 Web Mining의 현황
6.3 Web Mining의 전망

결론

참고문헌

본문내용

1.1.1 Datamining의 정의
<Mine>이란 의미는 <채광하다>즉, 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸 다는 것이다. 데이터 마이닝에서는 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이다. 더 자세하게는 기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객데이터, 상품데이터, 혹은 각종 마케팅활동의 고객 반응데이터 등과 이 외의 기타 외부데이터를 포함하는 모든 사용 가능한 근원 데이터를 기반으로 감춰 진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 룰 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝(Data mining : DM)은 데이터베이스로부터 지식발견(Knowledge discovery in database : KDD)이라고도 하는데 대규모의 데이터 속에 숨어있는 고급정보를 추출해서 의사결정, 예측, 예보에 응용하고자 하는 기법이다.

참고 자료

없음