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    데이터마이닝을 이용한 데이터 활용에 관한 연구 = (A) Study on data application using data mining

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    https://www.riss.kr/link?id=T7989381

    • 저자
    • 발행사항

      광주 : 朝鮮大學校 大學院, 2001

    • 학위논문사항

      학위논문(석사) -- 조선대학교 대학원 , 전산통계학과 , 2001. 2

    • 발행연도

      2001

    • 작성언어

      한국어

    • 주제어
    • KDC

      005.74 판사항(4)

    • DDC

      005.73 판사항(21)

    • 발행국(도시)

      광주

    • 형태사항

      iv, 32p. : 삽도 ; 26cm

    • 일반주기명

      참고문헌: p. 31-32

    • 소장기관
      • 덕성여자대학교 도서관 소장기관정보
      • 조선대학교 도서관 소장기관정보
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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Data Mining is not only a skill for. pattern recognition but also a series of process to find out various and valuable information including new relations, trends, and patterns which are necessary and interesting to us from the large amount of data accumulated though the technique of statistical ㆍ mathematical.
    Data Mining can be applied to a variety of fields like credit valuation of individuals, searching out the illegal user of credit cards, database marketing, and tele-communication services, etc. And its representative skills are Statistics, Decision Tree, and Neural Networks.
    In domestic case, the major portion of Data Mining projects are led by the Data Mining solution manufacturers like SAS and IBM. And many people understand the Data Mining itself to be a strategic tool for social management According by many points to be token care of when doing Data Mining Analysis are frequently overlooked.
    In this paper, We want to re-establish the definition of Data Mining, method of analysis and the process of Data Mining from the statistial viewpoint and also to discuss a lot of important points for proper Data Mining.
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    Data Mining is not only a skill for. pattern recognition but also a series of process to find out various and valuable information including new relations, trends, and patterns which are necessary and interesting to us from the large amount of data ac...

    Data Mining is not only a skill for. pattern recognition but also a series of process to find out various and valuable information including new relations, trends, and patterns which are necessary and interesting to us from the large amount of data accumulated though the technique of statistical ㆍ mathematical.
    Data Mining can be applied to a variety of fields like credit valuation of individuals, searching out the illegal user of credit cards, database marketing, and tele-communication services, etc. And its representative skills are Statistics, Decision Tree, and Neural Networks.
    In domestic case, the major portion of Data Mining projects are led by the Data Mining solution manufacturers like SAS and IBM. And many people understand the Data Mining itself to be a strategic tool for social management According by many points to be token care of when doing Data Mining Analysis are frequently overlooked.
    In this paper, We want to re-establish the definition of Data Mining, method of analysis and the process of Data Mining from the statistial viewpoint and also to discuss a lot of important points for proper Data Mining.

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    목차 (Table of Contents)

    • 목차 = ⅰ
    • ABSTRACT = ⅲ
    • 제1장 서론 = 1
    • 제2장 데이터마이닝 = 3
    • 제1절 데이터 마이닝 기법 = 3
    • 목차 = ⅰ
    • ABSTRACT = ⅲ
    • 제1장 서론 = 1
    • 제2장 데이터마이닝 = 3
    • 제1절 데이터 마이닝 기법 = 3
    • 제2절 데이터 마이닝 진행 과정 = 8
    • 제3장 데이터 마이닝에 대한 오해 = 11
    • 제4장 통계적 데이터 마이닝 분석 알고리즘 = 14
    • 제1절 데이터 마이닝에서 활용될 수 있는 통계적 알고리즘 = 15
    • 제5장 데이터웨어하우스 = 19
    • 제1절 데이터웨어하우스의 데이터의 구조 = 20
    • 제2절 데이터웨어하우징 = 20
    • 제3절 효과적인 데이터마이닝을 위한 데이터웨어하우스의 필요성 = 22
    • 제6장 금융기관의 기업 도산예측 = 25
    • 제7장 결론 = 29
    • 참고문헌 = 31
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