공학기술 데이터 마이닝
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작성일 19-08-16 05:54
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따라서 데이터를 어떤 상황에 알맞게 사용하기 위해서 데이터 마이닝이 필요하다. 이러한 데이터는 있는 그대로의 상태로 상황에 따라서 적절하게 사용하기가 어렵다. 데이터 마이닝을 통해서 주어진 데이터들을 적절하게 가공, 분석하면 보다 유용한 정보를 제공받을 수 있게 된다된다. 따라서 데이터를 어떤 상황에 알맞게 사용하기 위해서 데이터 마이닝이 필요하다.
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설명
공학기술 데이터 마이닝
목 차
1. 서론 1p
⑴ 데이터 마이닝의 목적 및 필요성(必要性)
⑵ 사용한 데이터 집합
⑶ 적용 기법
2. 데이터 집합
⑴ 데이터 집합의 필드 구성
⑵ 데이터 분포
3. 데이터 분석 과정 (의사결정나무 추론) 2p
4. 데이터 분석 과정 (군집분석) 4p
⑴ K-平均(평균) 군집
⑵ Kohonen Network
5. 데이터 분석 결과 8p
6. conclusion(결론)
7. 소감과 느낀 점
1. 서론
⑴ 데이터 마이닝의 목적 및 필요성(必要性)
데이터(Data, )란, 단순한 사실의 나열, 또는 기초적인 집합 정도가 될 것이다. 이러한 데이터는 있는 그대로의 상태로 상황에 따라서 적절하게 사용하기가 어렵다. 데이터 마이닝을 통해...
목 차
1. 서론 1p
⑴ 데이터 마이닝의 목적 및 필요성(必要性)
⑵ 사용한 데이터 집합
⑶ 적용 기법
2. 데이터 집합
⑴ 데이터 집합의 필드 구성
⑵ 데이터 분포
3. 데이터 분석 과정 (의사결정나무 추론) 2p
4. 데이터 분석 과정 (군집분석) 4p
⑴ K-平均(평균) 군집
⑵ Kohonen Network
5. 데이터 분석 결과 8p
6. conclusion(결론)
7. 소감과 느낀 점
1. 서론
⑴ 데이터 마이닝의 목적 및 필요성(必要性)
데이터(Data, )란, 단순한 사실의 나열, 또는 기초적인 집합 정도가 될 것이다.
데이터 마이닝은, marketing , 고객분석, 부동산 가격 분석 등 다양한 분야에 응용할 수 있다아
⑵ 사용한 데이터 집합
① 데이터의 원천
- 모바일 쿠폰을 이용하여 물품을 할인 구매할 수 있는 온-라인/오프라인 쇼핑몰의 1달 동안 고객의 정보.
② 데이터 분석 목적
- 신규 가입자 유치, 쇼핑몰 매출 부진을 해결하기 위한 marketing 방향 설정.
⑶ 적용 기법
① 의사결정나무 추론
- 성별에 따른 구매 성향 분석
② 군집분석
- 누리망 쇼핑몰 고객 군집 분석
2. 데이터 집합
⑴ 데이터 집합의 필드 구성
- 고객명, 성별, 나이, 쇼핑금액, 가입일자, 가입통신회사, 거주지역, 구입횟수
⑵ 데이터 분포
- 성별과 거주지역별 분포
3. 데이터 분석 과정 (의사결정나무 추론)
① Excel 파일의 데이터를 TXT 파일로 …(省略)
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