데이터마이닝

목차

1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝 필요 배경
3. 데이터마이닝 관련 분야 및 유사용어
4. 데이터마이닝 활용분야
5. 데이터마이닝 기법
5.1 분류 분석 (Classification analysis)
5.2 군집 분석 (Clustering analysis)
5.3 예측 (Prediction)
5.4 연관성분석 (Association analysis)
5.5 연속패턴분석 (Sequential pattern analysis)
5.6 기타 데이터마이닝 작업
5.7 Data mining methods
6. 기존 접근방법과 데이터마이닝
7. 기타 고려사항
8. 참고 문헌

본문내용

1. 데이터마이닝의 정의

□ Data + Mining : 정보를 채굴하다. 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정. 금이나 다이아몬드를 발견하기 위해 수많은 흙과 잡석들을 파헤치고 제거하는 것과 유사하다는 데에 기인.

□ 저장된 대용량의 데이터를 패턴인식, 통계학, 수학 등의 기법을 이용해 분석함으로써, 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 그리고 경향 등을 발견하는 프로세스 (Gartner Group)

□ 대용량의 데이터베이스로부터 이전에 알지 못한, 행동 가능한 정보를 추출하는 지식발견 프로세스 (knowledge discovery process) (Meta Group)

□ 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들

☞ Reading Material
- 장남식 외, "데이터마이닝" 1장

2. 데이터마이닝 필요 배경 (Fayyad et al. 1996, 장남식외 1장)

□ 정보화 시대의 도래
- 정보가 기업경영의 경쟁력을 결정하는 가장 중요한 요소
- 생산자 위주 시장 환경 → 소비자 주도 시장환경으로 변화
- 이러한 환경에서 기업이 생존하고 발전하기 위해서는 지속적으로 소비자의 동향과 경쟁사의 경영전략 등을 신속하게 분석할 수 있는 능력이 중요

참고 자료

U.M.Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, "From data mining to knowledge discovery", Advance in knowledge discovery and data mining, edited by U.M. Fayyad et al., AAAI Press, 1996
강현철 외, SAS Enterprise Miner 4.0을 이용한 데이터마이닝 -방법론 및 활용, 자유 아카데미, 2001
이성환 편저, 패턴인식의 원리 I권, 홍릉과학출판사, 1997
알렉스 버슨 외 지음/홍성완 외 옮김, CRM을 위한 데이터마이닝, 대청, 2000
김충련, SAS라는 통계상자, 데이터플러스, 2000
이학식, 김영, SPSS 10.0 매뉴얼, 법문사, 2002
조재희, 박성진, "OLAP 테크놀로지", Sigma Insight, 2001
L.Breiman, J.H.Friedman, R.A.Olshen, and C.J.Stone, "Classification and Regression Trees", Wadsworth International Group Belmont, California, A Division of Wadsworth, Inc., ISBN 0-534-98053-8, 1984
D.Michie, D.J., Spiegelhalter, C.C., Taylor, Machine learning, neural and statistical classification, 출판사?
J.R.Quinlan, "C4.5 Programs for Machine Learning", Morgan Kaufmann Publishers, San Mated, California, 1993
M. Goebel and Le Gruenwald, "A survey of data mining and knowledge discovery software tools", SIGKDD Explorations vol.1, no.1, pp20-33, 1999