빅데이터 분석을 위한 SAS Enterprise Miner 기능과 사용법

목차 (Table of Contents)

• 제1장 기본 윈도우와 노드의 종류
• 1.1. 기본 윈도우 = 2
• 1.1.1. 프로젝트 생성하기 = 3
• 1.1.2. 라이브러리 생성하기 = 5
• 1.1.3. 다이어그램 생성하기 = 7
• 1.2. E-Miner 노드의 종류와 기능 = 7
• 1.2.1. 추출(Sampling) 노드 = 8
• 1.2.2. 탐색(Exploration) 노드 = 9
• 1.2.3. 변형(Modification) 노드 = 10
• 1,2.4. 모형화(Modeling) 노드 = 10
• 1.2.5. 평가(Assessment) 노드 = 12
• 1.2.6. 유틸리티(Utility) 노드 = 13
• 1.3. 여러 노드의 공통적인 속성 = 13
• 1.3.1 일반속성 = 14
• 1.3.2 상태 속성 = 15
• 제2장 데이터 추출
• 2.1. 입력 데이터(Input Data) 노드 = 18
• 2.1.1. 프로젝트 패널에 데이터 소스 생성하기 = 18
• 2.1.2. 속성 패널 = 28
• 2.1.3. 결과 보기 = 34
• 2.2. 표본추출(Sample) 노드 = 34
• 2.2.1. 속성 패널 = 35
• 2.2.2. 결과 보기 = 40
• 2.3. 데이터 분할(Data Partition) 노드 = 41
• 2.3.1. 속성 패널 = 42
• 2.3.2. 결과 보기 = 44
• 제3장 탐색과 변형 노드
• 3.1. 변수 탐색 = 48
• 3.2. 그래프 탐색(Graph Explore) 노드 = 51
• 3.2.1. 속성 패널 = 52
• 3.2.2. 결과 보기 = 52
• 3.3. 멀티 플롯(MultiPlot) 노드 = 58
• 3.3.1. 속성 패널 = 59
• 3.3.2. 결과 보기 = 61
• 3.4. 통계량 탐색(StatExplore) 노드 = 61
• 3.4.1. 속성 패널 = 62
• 3.4.2. 결과 보기 = 64
• 3.5. 변수 선택(Variable Selection) 노드 = 71
• 3.5.1. 속성 패널 = 72
• 3.5.2. 결과 보기 = 77
• 3.6. 클러스터링(Clustering) 노드 = 82
• 3.6.1. 범주형 변수의 활용 = 82
• 3.6.2. 분석을 위한 데이터셋 = 83
• 3.6.3. 속성 패널 = 84
• 3.6.4. 결과 보기 = 89
• 3.7. SOM／Kohonen 노드 = 94
• 3.7.1. 속성 패널 = 94
• 3.7.2. 결과 보기 = 100
• 3.8. 결측값 처리(Impute) 노드 = 103
• 3.8.1. 속성 패널 = 103
• 3.8.2. 결과 보기 = 108
• 3.9. 값 대체(Replacement) 노드 = 110
• 3.9.1. 속성 패널 = 110
• 3.9.2. 결과 보기 = 115
• 3.10. 변수 변환(Transform Variables) 노드 = 116
• 3.10.1. 속성 패널 = 117
• 3.10.2. 결과 보기 = 126
• 제4장 회귀(Regression) 노드
• 4.1. 속성 패널 = 130
• 4.1.1. 속성 패널의 부메뉴 = 130
• 4.1.2. 변수 = 131
• 4.1.3. 방정식(Equation) = 131
• 4.1.4. Class 타겟(Class Targets) = 133
• 4.1.5. 모델 옵션(Model Options) = 134
• 4.1.6. 모델 선택 = 134
• 4.1.7. 최적화 옵션(Optimization Options) = 138
• 4.1.8. 수렴 기준(Convergence Criteria) = 139
• 4.1.9. 출력 옵션 = 140
• 4.1.10. 스코어 = 140
• 4.2. 결과 보기 = 142
• 4.2.1. 결과 윈도우의 풀다운 메뉴 = 142
• 4.2.2. 툴바(Tool Bar) = 143
• 4.2.3. 결과 보기 = 144
• 제5장 의사결정트리(Decision Tree) 노드
• 5.1. 속성 패널 = 154
• 5.1.1. 속성 패널의 부메뉴 = 154
• 5.1.2. 변수 속성 = 154
• 5.1.3. 대화식(Interactive) = 155
• 5.1.4. 기존 트리 사용(Use Frozen Tree) = 156
• 5.1.5. 다중 타겟 사용(Use Multiple Targets) = 156
• 5.1.6. 분리 규칙(Splitting Rule) = 156
• 5.1.7. 노드(Nodes) = 158
• 5.1.8. 분리검색(Split Search) = 160
• 5.1.9. 서브트리(Subtree) = 160
• 5.1.10. 교차타당성 평가(Cross Validation) = 162
• 5.1.11. 관측치 기반 중요도 = 162
• 5.1.12. p-값보정 = 163
• 5.1.13. Output 변수 = 163
• 5.1.14. 스코어 = 164
• 5.2. 결과 보기 = 164
• 5.2.1. 결과 원도우의 풀다운 메뉴 = 165
• 5.2.2. 툴바(Tool Bar) = 167
• 5.2.3. 결과 보기 = 167
• 5.3. 대화식 수행 = 178
• 5.3.1. 대화식 모드를 위한 준비작업 = 179
• 5.3.2. 대화식 윈도우의 구성 = 179
• 5.3.3. 변수 추가 = 182
• 5.3.4. 뷰 메뉴 = 184
• 5.3.5. 나무구조의 저장 = 187
• 제6장 신경망(Neural Network) 노드
• 6.1. 속성 패널 = 190
• 6.1.1. 분석 속성 = 190
• 6.1.2. 스코어 = 197
• 6.2. 결과 보기 = 198
• 6.2.1. 결과 원도우의 풀다운 메뉴 = 198
• 6.2.2. 툴바(Tool Bar) = 200
• 6.2.3. 결과 보기 = 201
• 제7장 평가 및 스코어 노드
• 7.1. 모델비교(Model Comparison) 노드 = 210
• 7.1.1. 속성 패널 = 211
• 7.1.2. 결과 보기 = 214
• 7.2. 스코어(Score) 노드 = 220
• 7.2.1. 예제를 통한 스코어 노드의 생성 = 222
• 7.2.2. 속성 패널 = 225
• 7.2.3. 결과 보기 = 229
• 7.3. 세그먼트 프로파일링(Segment Profile) 노드 = 231
• 7.3.1. 예제를 통한 세그먼트 프로파일링 노드의 생성 = 232
• 7.3.2. 속성 패널 = 235
• 7.3.3. 결과 보기 = 236
• 제8장 유틸리티 노드
• 8.1. 컨트롤 포인트(Control Point) 노드 = 240
• 8.2. 메타데이터(Metadata) 노드 = 241
• 8.2.1. 속성 패널 = 242
• 8.2.2. 결과 보기 = 243
• 8.3. SAS 코드(SAS Code) 노드 = 244
• 8.3.1. 속성 패널 = 244
• 8.3.2. 코드 편집기(Code Editor) = 247
• 8.3.3. 예제를 통한 SAS 코드 노드의 생성 = 262
• 8.4. 스코어 코드 내보내기(Score Code Export) 노드 = 265
• 8.4.1. 속성 패널 = 267
• 8.4.2. 결과 보기 = 267
• 8.5. 그룹 시작／종료(Start／End Groups) 노드 = 270
• 8.5.1. 그룹 시작(Start Groups) 노드의 속성 패널 = 272
• 8.5.2. 그룹 종료(End Groups) 노드의 결과 = 275
• 8.5.3. 사례: 그룹 시작／종료(Start／End Groups) 노드의 사용 = 277
• 찾아보기 = 281