[정보공학] 데이타마이닝기법의 신경망기벚

목차

<데이터마이닝과 마이닝기법의 신경망기법>
1. Data Mining의 정의
2. Data Mining의 등장배경
3. Data Mining의 수행과정
4. Data Mining의 활용분야
5. Data Mining의 특징

< Data Mining 사용기법(신경망기법) >
1. Data mining 기법
2. Data mining 기법의 종류
1) 신경망(Neural network)
2) 결정트리(Decision trees)
3) 규칙 귀납(Rule induction)
4) 데이터 가시화(Data visualization)
5) 발생 알고리즘(Genetic algorithms)
6) 클러스터 분석(Cluster analysis)
7) OLAP(On-line analytical processing)
3. Data mining 기법의 신경망기법
1) 신경망의 개념
2) 신경망의 구성요소

본문내용

<데이터마이닝과 마이닝기법의 신경망기법>

1. Data Mining의 정의
데이터마이닝이란 대량의 데이터로 부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보들을 추출하는 과정을 말한다. 여기서 정보는 묵시적이고 잘 알려져 있지 않지만 잠재적으로 활용가치가 있는 정보를 말한다. 다시 말해 데이타마이닝이란 기업이 보유하고 있는 일일 거래자료, 고객자료, 상품자료, 마케팅 활동의 피드백 자료와 기타 외부자료를 포함하여 사용가능한 데이타를 기반으로 숨겨진 지식, 기대하지 못했던 패턴, 새로운 법칙과 관계를 발견하고 이를 실제 경영의 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다.

정보를 찾아내는 방법은 어떤 특정 기법과 그 기술 자체만을 의미하는 것이 아니고, 비즈니스 문제를 이해하고 이러한 문제를 해결하기 위하여 정보기술을 적용하는 포괄적인 과정을 의미한다. 즉 유용한 정보의 추출을 위한 방법론이라고 할 수 있다. 따라서 데이터 마이닝을 효율적으로 수행하기 위하여 시계열분석 등 각종 통계기법과 데이터베이스 기술 뿐 만 아니라 산업공학, 신경망, 인공지능, 전문가시스템, 퍼지논리 패턴인식, 기계적 학습 불확실성 추론(정보검색에 이르기까지 각종 정보기술과 기법들을 사용하게 된다. 또한 경영전략, 마케팅 기법 등의 최신 경영기법들의 이용도 필요하다.

참고자료

· 없음