[데이터마이닝 등장배경][데이터마이닝 기법][데이터마이닝 문제점][미국 데이터마이닝 활용 사례]데이터마이닝의 등장 배경, 데이터마이닝의 기법, 데이터마이닝의 문제점, 미국의 데이터마이닝 활용 사례 분석

소개

데이터마이닝의 등장 배경, 데이터마이닝의 기법, 데이터마이닝의 문제점, 미국의 데이터마이닝 활용 사례에 관한 분석

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 데이터마이닝의 등장 배경
1. 출현배경
2. 국내동향

Ⅲ. 데이터마이닝의 기법
1. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석의 개요
2) 회귀분석의 특징
2. 의사결정나무
1) 의사결정나무의 개요
2) 의사결정나무의 특징
3. 신경망 분석
1) 신경망 분석의 개요
2) 신경망 모형의 특징

Ⅳ. 데이터마이닝의 문제점
1. 데이터 웨어하우스와 데이터마이닝의 관계
2. 데이터마이닝 지식 프로세스
1) 데이터마이닝 지식 프로세스의 중요 요소
2) 데이터마이닝 지식 프로세스 분석 기법
3. 데이터마이닝 모델
1) 분류
2) 클러스터링
3) 연관성
4) 순차적 패턴

Ⅴ. 미국의 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2. 사례 2 비용 절감
3. 사례 3 판매 증가 효과와 수익성

참고문헌

본문내용

18세기중엽부터 시작된 산업혁명은 지난 200년간 인류문명을 지배하였다. 산업사회에서 인류가 물질적인 풍요를 누릴 수 있었던 것은 인류의 육체적인 노동이 기계로 대체되면서 대량 생산과 소비가 가능할 수 있었기 때문이다. 산업사회의 이미지를 대표하는 것은 기계, 전기 등과 같은 것이었고 이것을 획득하고 효율적으로 관리하여 값싸고 질 좋은 제품을 만드는 것이 성공의 관건이었고 기업경영의 전부였다. 그러나 값싸고 질 좋은 제품을 만드는 것만으로 성공을 보장 받았던 시대는 끝났다. 이제 시장은 다품종 소량 생산(mass customisation)이 요구되는 소비자 주도로 바뀌었고, 소비자의 니즈는 시시각각 변화하고 있으며, 기업간의 경쟁은 날로 심화되고 있다. 기업들은 이제 제품의 품질과 가격을 선전하는 것보다는 그 제품과 관련된 서비스로 승부하고 있다. 실로 서비스 경제가 도래한 것이다. 이러한 서비스 경제에서는 고객에 대한 데이터가 산업혁명기의 기계와 같으며 고객에 대한 마케팅 정보가 서비스 경제의 원동력이 된 것이다. 기업들은 마케팅 지식을 이용하여 고객을 세분화하여 타겟팅(targeting)하고 고객의 다양한 니즈를 충족할 수 있는 상품을 개발하고 고객의 성향을 해석하고 예측하여 마케팅 자원을 배분하고 있다.
현재 많은 기업들은 기업 운영과정에서 많은 양의 데이터를 생성하고 축적하고 있다. 데이터마이닝은 이렇게 아직은 의미와 가치가 없는 데이터로부터 유용한 패턴을 찾아내어 전략적, 전술적으로 유용한 마케팅 정보와 지식으로 전환시킨다는데 그 활용가치가 있다. 즉, 데이터마이닝은 현재 중요하게 대두되고 있는 관계마케팅, 원투원 마케팅, 서비스 마케팅 실현의 방법론이자 도구인 것이다. 데이터마이닝은 지식발견(Knowledge Discovery in

참고자료

· ◇ 강현철(2001), 데이터마이닝 enterprise miner 4,0을 이용한 방법론 및 활용, 자유아카데미
· ◇ 김성언․최재화(1999), 데이터베이스 시스템, 학현사
· ◇ 박원환(2001), 수량 연관규칙을 위한 데이터마이닝 알고리즘에 관한 연구, 순천대학교 대학원 석사학위논문
· ◇ 이수연·김성희(2000), 데이터마이닝기법을 이용한 검색엔진에 관한 연구, 제7회 한국정보관리학회 학술대회 논문집
· ◇ 장남식·홍성완·장재호(1999), 데이터마이닝, 대청
· ◇ 최종후(1998), Answer tree를 이용한 데이터마이닝 의사결정나무분석 : 고려정보산업
· ◇ 최종후(1999), 데이터마이닝 : 기능과 사용법, 자유아카데미