[데이터마이닝] 데이터마이닝의 개념, 특징과 데이터마이닝의 작업유형, 활용 및 데이터마이닝의 기법 그리고 데이터마이닝의 기술 활용 사례 분석

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목차: Ⅰ. 개요

Ⅱ. 데이터마이닝의 개념

Ⅲ. 데이터마이닝의 특징

Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)

Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)

Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google

참고문헌

본문내용: 데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를 체계적으로 개발하는 것으로 정의된다. 많은 기업에서는 정보기술의 향상과 데이터 저장 비용의 하락으로 대용량의 데이터를 저장 할 수 있다. 방대하고 복잡해진 데이터를 효과적으로 활용하는 방안이 최대 관심이다. 경영에 도움이 되는 유용한 정보를 더욱 신속하고 효과적으로 찾는 기업이 경쟁 우위를 찾지 하게 된다. 이와 같이 기업 간의 경쟁이 심화되고 정보의 중요성에 대한 인식이 확산됨에 따라 대량의 데이터에서 정보를 캐내는 데이터마이닝 기술이 주목을 받게 되었다. 이 기법은 기업의 생산성 제고와 새로운 패러다임인 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리 (CRM(Customer Relationship Management)), 위험관리(Risk Management)등의 중요성이 크게 부각되면서, 더욱 그 관심의 폭이 증가하고 있다. 이미 국내에서도 다양한 연구와 프로젝트가 추진되어 그 연구 결과물이 발표되고 있지만 데이터베이스의 전 단계라고 할 수 있는 데이터 웨어하우스 구축작업에 그치고 있다고 할 수 있다. 현재 구현된 마이닝 도구들은 실제 마이닝이 제공해야 하는 기능을 모두 제공하지 못하고 있다. 아직은 마이닝 기능 중 일부만을 제공하거나 통계학적 지식과 관계형 데이터베이스를 다룰 수 있는 기술, 현업에 관한 지식을 가진 전문가로서 도구에 매우 숙달된 사람만이 이용할 수 있도록 되어 있으며 자동적인 마이닝의 수행과 이용자 인터페이스의 제공이 미약하다. 최근까지 데이터마이닝은 깊이 있는 수학적 지식을 가진 통계학자에 의해서만 실용적으로 사용할 수 있는 난해한 분야였다. 현재 이러한 점이 어느 정도 개선되긴 하였지만, 여전히 데이터마이닝은 실제 마이닝을 수행하는 전문가를 보조하는 도구에 불과하여 개선의 여지가 많다.
데이터마이닝의 기본 개념에 대하여 살펴보고 이에 관련된 문제로서 데이터 웨어하우스와 데이터마이닝의 관계, 데이터마이닝 지식 프로세스, 데이터마이닝 모델을 조사하였다. 또한

참고문헌: 김광용·김명섭(2005), 고객관계관리를 위한 데이터마이닝의 활용과 실습
김지현(1999), 데이터마이닝의 의사결정나무분석을 이용한 사례분석, 이화여자대학교 대학원 석사학위 논문
시시도 노리오 저, 유승옥 역(1997), 데이터 웨어하우스, 대청 출판사
알렉스 버슨 외 저, 홍성완 외 역(2000), CRM을 위한 데이터마이닝, 대청
이혜명(2001), 점진적 프로잭션 기반의 고차원 데이터 클러스터링 기법, 명지대학교 대학원 석사학위논문
장동인(1999), 한국오라클 기술본부 이사, 실무자를 위한 데이터 웨어하우스, 대청 출판사
최종후(1999), 데이터마이닝 : 기능과 사용법, 자유아카데미
허명회(2003), 데이터마이닝 모델링과 사례, 데이타 솔루션

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