데이터마이닝

소개글

1. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝(Data Mining)은 말 그대로 수 백 미터 아래의 석탄을 캐듯 수 많은 데이터들 속에서 유의한 것을 찾아내는 것이다. 곧 많은 데이터 간에 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하고 분석하는 것을 뜻한다. 흔히 데이터마이닝은 ‘기저귀와 맥주’의 상관관계를 잘 알려져 있는데 미국의 거대 유통업체에서 기저귀를 많이 사는 고객들의 데이터를 분석한 결과 특이하게 맥주를 많이 사간다는 관계를 발견, 기저귀와 맥주를 같이 진열해 놓은 것이 그 요지이다.

목차

1. 데이터마이닝의 정의
2. 등장 배경
3. 작업유형
4. 데이터 마이닝 프로세스
5. 기능
6. 관련기술
7. 데이터 마이닝의 활용
8. 데이터마이닝 시스템
9. 향후 전망

본문내용

1. 데이터마이닝의 정의
데이터마이닝(Data Mining)은 말 그대로 수 백 미터 아래의 석탄을 캐듯 수 많은 데이터들 속에서 유의한 것을 찾아내는 것이다. 곧 많은 데이터 간에 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하고 분석하는 것을 뜻한다.
흔히 데이터마이닝은 ‘기저귀와 맥주’의 상관관계를 잘 알려져 있는데 미국의 거대 유통업체에서 기저귀를 많이 사는 고객들의 데이터를 분석한 결과 특이하게 맥주를 많이 사간다는 관계를 발견, 기저귀와 맥주를 같이 진열해 놓은 것이 그 요지이다.
숨겨진 패턴과 관계를 찾아내며 광맥을 찾아내듯이 정보를 발견해 내는 데이터마이닝의 특징은 마케팅에 매우 유용하게 쓰인다. 좀 더 과학적인 방법으로 정확한 정보를 발견한다는 것인데 이는 데이터에 고급 통계 분석과 모델링 기법을 적용하며 유용한 패턴과 관계를 찾아내는 과정을 뜻한다.
앞서 예로 든 기저귀와 맥주처럼 한 백화점에서 판매 데이터베이스의 데이터를 분석하여 금요일 오전에는 어떤 상품이 잘 팔리는가, 그리고 팔리는 상품들 간에는 어떤 상관관계가 있는가 등을 발견하고 이를 마케팅에 반영하는 것이다.
따라서 데이터마이닝의 필수 요소는 신뢰도가 높은 충분한 자료이다. 이것은 신뢰도 높은 충분한 자료가 정확한 예견을 가능하게 하기 때문이다.
그러나 너무 많은 자료는 오히려 데이터마이닝의 예견 능력을 떨어뜨릴 수 있으므로 최적의 결과를 산출할 수 있는 의미 있는 자료의 확보가 필요하다.

참고 자료

없음