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데이터마이닝1

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  • 주제분류
    자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
  • 강의학기
    2014년 2학기
  • 조회수
    15,578
  •  
강의계획서
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

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

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