[데이터베이스]데이터 마이닝

소개글

45페이지의 방대한 분량입니다.
개념정리 뿐만아니라 실제 응용의 예까지 자세히 설명되었으며,
데이터 마이닝의 정리는 이것 하나로 충분합니다.

목차

I. 서론 1
1. 데이터 마이닝의 등장과 배경 1
2. 데이터 마이닝에 관련된 문제 3

II. 데이터 마이닝에 관한 개괄 4
1. 데이터 마이닝의 개요 4
2. 데이터 마이닝이란? 4
3. Knowledge Discovery in Databases(KDD) 와 데이터 마이닝 5
4. 데이터 마이닝 활용의 필요성 9
5. 기존 조회도구와의 차이점 9

III. 데이터 마이닝 알고리즘 12
1. 알고리즘의 계통 12
2. 분류 대상 알고리즘의 특징 13
3. 분류 기준 23
4. 데이터 마이닝 알고리즘 경향 및 추세 26
5. 최상 알고리즘 선정 32

IV. 데이터 마이닝 기법 37
1. 클러스터링(Clustering) 기법 37
2. 분류(Classification) 기법 38
3. 연관 규칙(Association Rule) 기법 38
4. 요약(Summarization) 기법 39

V. 데이터 베이스 작용 사례연구 및 응용분야 39
1. 적용 사례 39
2. 응용분야 39

VI. 현재 데이터베이스의 한계점 42

VII. 결론 44
참 고 문 헌 45

본문내용

I. 서론

1. 데이터 마이닝의 등장과 배경

데이터 마이닝은 관련되어 있는 분야가 매우 다양하고 많은 분석방법들을 포함하고 있기 때문에 그것을 정의하고 설명하기가 쉽지 않다. 지난 수시 년간 전자적인 형태로 저장되어 있는 데이터, 전산 판매시점 관리 데이터, 주식거래 데이터, 병원 환자 데이터, 전화통화 기록 데이터, 카달로그 주문 데이터, 은행 거래 데이터, 원격 입력 이미지 데이터. 항공예약 데이터, 신용카드결제 데이터, 제조업체의 품질관리 데이터, 세금환급 데이터 등등의 데이터 양은 기하급수적으로 증가되어 왔다. 이런 관점에서 발 맞추어 현시점에서 대부분의 조직(국가, 기업 등)들은 대규모 데이터 베이스를 보유하고 있는 것이 사실이다. 그러나 이러한 데이터의 무제한적인 증가는 우리가 원하는 정보를 찾아내는 일을 보다 어렵게 만들고 있는 것이다. 왜냐하면 우리는 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식을 찾아내고자 하는 것이 목적인데 반하여 실제적으로는 오히려 데이터만 계속 쌓이고 있는 상황이기 때문이다.

참고 자료

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