[경영정보]데이터마이닝(R.B.C)

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목차

1. 데이터 마이닝
2. Rule-Based Classifier
3. 느낀점

본문내용

1. 데이터 마이닝
데이터 마이닝이란 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하는 것이다. 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 광맥을 찾아내듯이 정보를 발견해 내는 것이다. 여기에서 정보 발견이란 데이터에 고급 통계 분석과 모델링 기법을 적용하여 유용한 패턴과 관계를 찾아내는 과정이다. 데이터베이스 마케팅의 핵심 기술이라고 할 수 있다.
예를 들어, 한 백화점에서 판매 데이터베이스의 데이터를 분석하여 금요일 오전에는 어떤 상품들이 잘 팔리는가, 그리고 팔리는 상품들간에는 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 의미있는 자료의 확보가 필요하다.
2. Rule-Based Classifier
(1) Rule-Based Classifier의 소개
데이터 마이닝의 기법에는 연관성규칙, 군집분석, 신경망, 의사결정나무, OLAP등 많은 기법들이 있다.
그 중 우리가 조사하게된 Rule-Based Classifier (이하 R.B.C)는 또 다른 데이터마이닝 기법이다. R.B.C는 간단하게 말하면 “만약.....이면.....이다.” 라는 규칙을 이용해 데이터를 분류하는 것이다.
예를 들어 어떤 한 척추동물이 다음과 같이 분류되는 것이다.

참고 자료

없음