데이터마이닝1
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- 주제분류
- 자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
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- 강의학기
- 2014년 2학기
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- 조회수
- 24,879
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- 강의계획서
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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 | |
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