[통계학] 데이터 마이닝의 로지스틱 분석의 예

소개

데이타 마이닝의 로지스틱 분석을 실제로 한 예입니다.
정성들여서 열심히 한 만큼 잘 참조하시기 바랍니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
Ⅱ-1. 데이터 마이닝의 정의 2
Ⅱ-2. 출현 배경 3
Ⅱ-3. Data Mining이 적용되는 프로세스 단계 3
① 문제 정의 단계 3
② 데이터베이스 구축 단계 3
③ Data Mining 과정 단계 3
④ 보고서작성 단계 4
⑤ 의사 결정 단계 4
⑥ 피드백(Feedback) 단계 4
Ⅱ-4. 마이닝의 접근 방법 4
① Supervised data 4
② Unsupervised data 4
Ⅱ-5. 데이터 마이닝의 로짓 분석을 통한 자료 분석 5
분석해야할 자료 설명 5
① 자료 탐색 9
② 변수변환 10
③ 데이터의 분할 14
④ 이상치의 제거 15
⑤ 자료의 대체 16
⑥ 변수의 선택 19
⑦ 회귀분석과 로지스틱 판별분석 20
⑧ 모델의 평가 39

Ⅲ. 결론

<참고문헌>

본문내용

데이터마이닝은 흔히 Knowledge Discoverty in Database(정보발견)라고도 불리우며 그 외에 Knowledge Extraction(지식추출), Information Havesting(정보추수), Data Archeology(정보고고학), Data Pattern Processing(자료패턴처리) 등으로도 불리운다. 데이터마이닝이란 말은 대부분 통계학자들과 데이터베이스 학자들이 최근 MIS분야와 경영분야에서 사용하는 말이다. 관련 용어로 데이터웨어하우징, 의사결정지원시스템, OLAP, 지식관리 등을 더 살펴보면 이해하는데 도움이 될 것이다.

참고자료

· 1. 데이터 마이닝 방법론 및 활용(2001년) 강현철.한상태,최종후,김은석, 김미경 저 자유아카데미
· 2. Data Mining: Concepts and Techniques. Jiawei Han and Micheline Kamber 저
· 3. Mastering data mining : the art and science of customer relationship management Berry, Michael J. A, John Wiley & Sons 저