[경영정보] 데이터 마이닝(Data mining)

소개

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목차

Ⅰ. 데이터마이닝의 정의 및 역사
1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝의 역사

Ⅱ. 데이터마이닝의 배경 및 필요성
1. 데이터마이닝의 배경 및 필요성
2. 데이터마이닝에 대한 관심고조의 요인

Ⅲ. 데이터마이닝 분야 및 범주
1. 데이터마이닝 분야
2. 데이터마이닝이 속하는 범주

Ⅳ. 데이터마이닝 방법론 및 종류
1. 데이터마이닝 방법론
2. 데이터마이닝 방법론의 종류

Ⅴ. 데이터마이닝의 활용

Ⅵ. 데이터마이닝의 활용사례

Ⅶ. 데이터마이닝의 기술상 문제점 및 추이
1. 데이터마이닝의 기술상 문제점
2. 데이터마이닝 기술의 추이

Ⅷ. 데이터마이닝 수행 시 고려사항

※ Reference ※

본문내용

1. 데이터마이닝의 정의
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 발견해내는 것이다. 여기에서 정보 발견이란 데이터에 고급 통계 분석과 모델링 기법을 적용하여 유용한 패턴과 관계를 찾아내는 과정이다.
데이터마이닝은 많고 복잡한 자료(Data)의 분석을 통한 새로운 지식을 창출하는 과정(Knowledge Discovery in Database, KDD)을 수행하기 위한 핵심적인 과정중의 하나인 "관찰된 자료로부터 의미 있는 패턴이나 모형을 추출하는 과정"이라 정의할 수 있다. 데이터마이닝을 이해하기 위하여 자료를 바탕으로 한 새로운 지식을 창출하는 방법을 요약하여 보면 다음과 같다.
① 데이터마이닝을 적용할 수 있는 영역과 목적에 대한 이해 증진
② 대상이 되는 데이터의 선정과 수집, 데이터의 통합과 검토
③ 데이터의 클리닝, 사전처리 및 변환
④ 모델개발 및 가설 구축
⑤ 적절한 데이터마이닝 알고리즘 선정
⑥ 결과해석 및 시각적 제시
⑦ 결과 검증 및 타당화
⑧ 발견된 자료의 활용
위의 8가지 과정 중 ③번부터 ⑦번이 데이터마이닝에서 수행하는 과정이다

참고자료

· 「Seri.org 데이타마이닝 포럼」
· 「두산백과 사전」
· 「대우정보시스템 기술 연구부 기술백서」