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[데이터마이닝] 마이닝개념과 시공간 데이터마이닝

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제 1장 : Introduction, , 제 2장 : Data Warehouse and OLAP, , 제 3장 : Data Preprocessiong, , 제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures, , 제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison, , 제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases, , 제 7장 : Classification and Prediction , , 제 8장 : Cluster Analysis, , 제 9장 : Mining Complex Types of Data, , 제10장 : Applications and Trends in Data Mining , FileSize : 614K
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제 1장 : Introduction 제 2장 : Data Warehouse and OLAP 제 3장 : Data Preprocessiong 제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures 제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison 제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases 제 7장 : Classification and Prediction 제 8장 : Cluster Analysis 제 9장 : Mining Complex Types of Data 제10장 : Applications and Trends in Data Mining
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데이터 마이닝 연구 배경 방대한 정보를 포함한 대용량 데이터베이스 데이터 양의 폭발적 증가=> 유용한 지식 부재 다양하고 새로운 유형의 데이터타입 사용 트랜잭션 데이터  분석 및 마케팅에 적용 시간 데이터  주식, 의료 및 과학데이터 분석 웹 데이터  인터넷 정보/구조 및 컨텐츠 분석 생명 정보  구조 분석, 패턴 및 유사성 분석 멀티미디어 데이터 시공간 데이터  시공간 현상 분석 및 응용 서비스 기존의 마이닝 기법 적용의 한계 데이터량의 크기 데이터의 고차원화 데이터의 이질성 및 분산성 증대 데이터마이닝 연구 동기 : 데이터베이스 관점 데이터 마이닝의 주요 이슈 마이닝 방법과 사용자 상호 작용 성능 향상 다양한 데이터 타입의 처리 마이닝 방법 및 사용자 상호작용 문제 마이닝될 지식의 유형 ? 다중레벨 추상 지식의 반복적 마이닝 ? 배경지식의 사용 ? 데이터 마이닝 질의어의 사용? 마이닝 결과의 표현 및 가시화 ? 불완전하고 오류가 있는 데이터의 처리 가능? 유용성 측정은? 기타 이슈 성능 향상문제 효율성(efficiency)과 확장성(scalability) 병렬처리, 분산처리 및 점진적 마이닝 고려 다양한 유형의 데이터 처리 문제 관계형 및 복합 타입의 처리 이질적 데이터베이스로부터의 마이닝 지식 탐사 프로세스 데이터 마이닝: 지식 탐사에서의 핵심 프로세스 데이터 마이닝 기법 연관규칙(association) 순차패턴(sequential patterns) 분류(classification) 클러스터링(clustering) 시계열 분석(time series analysis) 탐사된 지식 패턴의 예 연관 규칙 기저기를 구입…(생략)


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ID : camp*****
Regist : 2009-08-25
Update : 2023-03-17
FileNo : 10961901

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