Ⅱ. 데이터마이닝의 등장 배경
1. 출현배경
2. 국내동향
Ⅲ. 데이터마이닝의 기법
1. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석의 개요
2) 회귀분석의 특징
2. 의사결정나무
1) 의사결정나무의 개요
2) 의사결정나무의 특징
3. 신경망 분석
1) 신경망 분석의 개요
2) 신경망 모형의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 문제점
1. 데이터 웨어하우스와 데이터마이닝의 관계
2. 데이터마이닝 지식 프로세스
1) 데이터마이닝 지식 프로세스의 중요 요소
2) 데이터마이닝 지식 프로세스 분석 기법
3. 데이터마이닝 모델
1) 분류
2) 클러스터링
3) 연관성
4) 순차적 패턴
Ⅴ. 미국의 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2. 사례 2 비용 절감
3. 사례 3 판매 증가 효과와 수익성
참고문헌
현재 많은 기업들은 기업 운영과정에서 많은 양의 데이터를 생성하고 축적하고 있다. 데이터마이닝은 이렇게 아직은 의미와 가치가 없는 데이터로부터 유용한 패턴을 찾아내어 전략적, 전술적으로 유용한 마케팅 정보와 지식으로 전환시킨다는데 그 활용가치가 있다. 즉, 데이터마이닝은 현재 중요하게 대두되고 있는 관계마케팅, 원투원 마케팅, 서비스 마케팅 실현의 방법론이자 도구인 것이다. 데이터마이닝은 지식발견(Knowledge Discovery in
◇ 김성언․최재화(1999), 데이터베이스 시스템, 학현사
◇ 박원환(2001), 수량 연관규칙을 위한 데이터마이닝 알고리즘에 관한 연구, 순천대학교 대학원 석사학위논문
◇ 이수연·김성희(2000), 데이터마이닝기법을 이용한 검색엔진에 관한 연구, 제7회 한국정보관리학회 학술대회 논문집
◇ 장남식·홍성완·장재호(1999), 데이터마이닝, 대청
◇ 최종후(1998), Answer tree를 이용한 데이터마이닝 의사결정나무분석 : 고려정보산업
◇ 최종후(1999), 데이터마이닝 : 기능과 사용법, 자유아카데미

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