데이터마이닝1

고려대학교
최종후

페이스북 트위터 카카오톡 네이버밴드 링크복사

주제분류

자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
강의학기

2014년 2학기

조회수

21,167

강의계획서

데이터마이닝은 통계학, 데이터베이스, 인공지능, 패턴인식, 정보검색 등 여러 분야와 연관되어 있는 복합적 성격을 가지고 있다. 따라서 데이터마이닝에 대한 정의와 데이터마이닝을 통해 얻고자 하는 것도 매우 다양하다고 할 수 있다. 그러나 몇 가지 관점에서는 성공적인 데이터마이닝 작업을 위한 보편적인 원칙이 존재한다. 이 깅의에서는 데이터분석적 측면에서 데이터마이닝의 방법론들을 소개하는데 초점을 두고 있다. 의사결정나무, 로지스틱회귀, 신경망모형 등을 이용한 예측모형의 구축을 다루고, 모형평가와 최적모형의 탐색을 다룬다. SAS Enterprise Miner 를 분석툴로 활용한다.

차시별 강의

1.	데이터마이닝의 주요 개념1	데이터마이닝 개념 설명
2.	데이터마이닝의 주요 개념2	데이터마이닝 예측 기법 및 E-Miner 소개
3.	Enterprise Miner 맛보기1	E-Miner 프로젝트 생성 노드 설명
4.	Enterprise Miner 맛보기2	E-Miner 노드 설명
5.	의사결정나무분석1	의사결정나무모형의 개념
6.	의사결정나무분석2	의사결정나무모형 분석사례
7.	회귀분석	회귀분석 개념 및 분석사례
8.	신경망모형	신경망분석 개념 및 분석사례
9.	예측모형에 대한 평가	모형평가
10.	데이터 탐색과 변형	데이터 탐색과 변형에 대한 노드별 설명
11.	군집분석	군집분석 및 분석사례
12.	연관성규칙	연관성규칙 및 분석사례