1. 데이터 마이닝 방법론, CRISP-DM의 개념 CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining): 데이터 마이닝을 위한 산업 간 표준 절차 개념 비즈니스 이해를 바탕으로 데이터를 분석하기 위해 6단계 프로세스 기반 비즈니스 상황에 따른 통계적 규칙, 패턴을 찾아내는 데이터 마이닝 방법론 특징 6단계 프로세스 ① 비즈니스 이해 ② 데이터 이해 ③ 데이터 준비 ④ 모델링 ⑤
1. 데이터 마이닝 방법론, KDD의 개요 KDD (Knowledge Discovery in Database) (1) KDD의 개념 및 특징 개념 특징 DW, OLAP, SQL, 데이터 분석 Tool 등을 이용하여 데이터에 잠재된 유용한 지식 및 패턴을 발견하여 조직의 구조와 프로세스를 변경하는 데이터 마이닝 방법론 – 데이터 범람 문제 해결 지원 – 유용한 정보 검색 위한 선별 작업 – DB
I. 다차원 데이터 분석 자료 제공, DW 가. DW(Data Warehouse)의 개념 관계형 DB 기반 대단위 데이터를 분석하여 의사결정에 도움을 주는 저장소 및 시스템 나. DW의 특징 특징 설명 주제 중심적 – 분석하려는 주제 중심 시스템 구조화 – 고객, 거래처, 상품 등 주제 중심 구현 비휘발성 – DW 기록 후 변경되지 않으며 분석 일관성 – 대규모