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Big Data Data Mining 데이터 마이닝2025.01.121. Data Mining 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 유용한 상관관계를 발견하고 추출하여 의사결정에 이용하는 과정입니다. 정보기술의 발달과 비즈니스 요구에 의해 등장했으며, 과열된 기업경쟁과 다양한 고객 요구에 효과적이고 빠른 기업경쟁력을 제공합니다. 데이터 마이닝 이전에는 한정된 자료와 전공 서적 중심의 연역적 방법을 사용했지만, 데이터 마이닝 시대에는 대용량 자료와 실무 중심의 귀납적 방법을 사용합니다. 2. Data Mining 기법 데이터 마이닝 기법에는 의사결정나무, 신경망 네트워크, K-평균 군집화, OLAP ...2025.01.12
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실시간 데이터 마이닝 방법(인공지능 데이터마이닝)2025.01.041. 실시간 데이터 마이닝 이 특허는 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 마이닝 기술을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 실시간 데이터 처리, 데이터 마이닝, AES 암호화, HDFS 분산처리 기술 등이 포함됩니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 데이터를 안전하게 수집하고 분석하여 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 2. 데이터 마이닝 알고리즘 이 특허에서는 Apriori 알고리즘, FP-Tree 알고리즘, VFDT, CVFDT 등의 데이터 마이닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 변화하는 데이터 스트림을 처리하고 패턴을 찾아내는...2025.01.04
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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데이터 마이닝의 기술적 동인2025.01.251. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝의 기술적 동인은 컴퓨터 기술의 발전, 인터넷과 월드 와이드 웹의 등장, 하드웨어 기술의 발전, 소프트웨어 기술의 발전, 인공지능과 기계 학습의 발전, 빅데이터의 등장, 데이터의 중요성에 대한 인식 증가, 개인정보 보호와 윤리적 문제에 대한 관심 증가, 다양한 응용 분야의 확장 등으로 요약될 수 있다. 이러한 동인들이 결합되어 데이터 마이닝 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 그 중요성과 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 예상된다. 1. 데이터 마이닝의 기술적 동인 데이터 마이닝...2025.01.25
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특허와 기술개발 선행기술 조사 보고서 과제(인공지능 데이터마이닝)2025.01.061. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하는 기술입니다. 최근 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술이 각광받고 있습니다. 연관 규칙 분석, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 존재하며, 소매업체의 상품 진열, 광고 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 웹 사용 마이닝을 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 마이닝 최근 스마트 단말기의 보급으로 인해 로그 데이터의 양이 증...2025.01.06
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.181. 데이터마이닝의 정의 데이터마이닝은 대규모 데이터 세트에서 통계적이고 수학적인 기법을 활용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정을 말한다. 이는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 분석함으로써 이루어진다. 데이터마이닝은 기계 학습, 통계 분석, 패턴 인식, 인공지능 등의 다양한 분야의 기법과 원칙을 포괄하는 다중 학문적인 접근 방법을 사용한다. 2. 데이터마이닝 활용 분야: 상업 분야 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 선호도 등을 분석하여 개별 고객에게 맞춤형 제안을...2025.01.18
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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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경영데이터마이닝 데이터 기초분석 발표자료2025.05.111. 직원 퇴사율 증가 문제 A 회사의 인사과 담당자는 A 회사 직원들의 퇴사율이 증가하고 있음을 발견했습니다. 신규 직원 채용 비용을 절감하고, 우수 인재 유지를 위해서 인사관리 정책을 새롭게 바꾸고자 합니다. 과거 데이터를 분석하여 직원들의 니즈를 반영한 맞춤형 인사관리를 하려고 합니다. 2. 데이터 마이닝 문제 회사를 그만두는 사람과 그렇지 않은 사람은 어떤 기준으로 분류될까? 회사를 그만두는 주된 이유는 무엇일까? 현재 회사를 다니고 있지만 곧 떠날 것이라고 추정되는 사람들은? 3. 데이터 소개 인구통계학적 정보와 회사생활에...2025.05.11
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데이터 마이닝, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법은 모형을 설정하고 모수를 추정하는 방식이며, 알고리즘 접근법은 정해진 알고리즘으로 계산하여 결과를 분석하는 방식이다. 각각의 장단점이 있으며, SNS 텍스트 데이터 분석에 활용할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀모형 적합 와인 품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하였다. alcohol 변수만 사용한 모형, sulphates 변수만 사용한 모형, 그리고 유의미한 ...2025.01.25
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