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가정, 요구사항, 제약, 비용과 효율 이익 -데이터마이닝 목표 결정 : 데이터마이닝 목표, 용어, 제조, 위험과 상황, 데이터의 수집과 관리의 능력이 기업의 이익에 크게 기여한다는 것을 인식 하면서 그 중요성이 부각되기 시작했다. 그리고 목표와 성공지표를 설정한다.데이터마이닝 업로드 CRISP - DM 에 대해서 조사하기 다운받기 [데이터마이닝] CRISP - DM 에 대해서 조사하기. 이 과정에서는 데이터를 수집하고 데이터를 요약하고 필요한 데이터를 검색하며 이렇게 얻어진 데이터들이 실제 업무에 필요한 데이터인지 판단하여 신뢰도를 파악하는 과정이라고 하겠다. 이처럼 데이터마이닝은 글로벌 기업들이 1999년 까지 갖추어야할 중요한 성공요인중의 하나라고 인식할 정도로 값어치 있는 학문이며 기술이다 ......

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데이터마이닝 업로드 CRISP - DM 에 대해서 조사하기 다운받기

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데이터마이닝 업로드 CRISP - DM 에 대해서 조사하기

[데이터마이닝] CRISP - DM 에 대해서 조사하기

[데이터마이닝 / CRISP - DM 에 대해서 조사하기.]

*CRISP-DM에 대해 알아보기에 앞서 간단하게 데이터 마이닝에 대해 알아보자.

데이터마이닝이란 다들 알고 있는것과 같이 데이터(data)에서 마이닝(mining)하는 것, 즉 데이터로부터 정보를 캐내는 작업을 의미 한다. 이것은 수많은 데이터들을 모아놓은 데이터베이스에서 숨어 있는 잘 알려지지 않은 유용한 정보를 통계적 기법으로 찾아내는 과정을 말한다.

데이터 마이닝은 컴퓨터의 도입과 함께 기업에서는 컴퓨터의 힘의 증가에 따라 통계적 기법과 기계학습의 중요성이 부각되었고, 데이터의 수집과 관리의 능력이 기업의 이익에 크게 기여한다는 것을 인식 하면서 그 중요성이 부각되기 시작했다.

이처럼 데이터마이닝은 글로벌 기업들이 1999년 까지 갖추어야할 중요한 성공요인중의 하나라고 인식할 정도로 값어치 있는 학문이며 기술이다.

수업시간에 항상 말했듯이 쉽게 데이커마이닝은 편의점에서 기저귀 옆에 맥주를 진열해 놓는 것 과 같이 우리는 볼 수 없었던 다른 부분의 데이터들의 관계와 패턴에 대해 알려주며 그것을 바탕으로 현실에 도입되어 실제로 기업의 이득을 불러온다. 또한 이처럼 데이터마이닝은 우리의 생각보다 넓고 깊게 사용되고 있으며 응용분야는 금융, 유통, 제조, 통신, 국방 등 한 나라의 거의 모든 분야서 실제 사용되고 있다.

시간이 흐름에 따라 데이터의 중요성이 점점 커지고 통계적 요소의 힘이 강해지며 기하급수적으로 커져가는 데이터들을 수집하고 처리하고 관리하는 방법이 기업의 중요한 부분을 차지함에 따라, 그 많은 데이터의 관계에 대해 파악하는 일 또한 기업이 떠안게 된 과제 중에 하나이다.

이런 중요한 데이터의 관계를 데이터마이닝이라는 훌륭한 기법으로 처리하며 실제 현실에 도입함으로써 기업에 막대한 이득을 가져다 줄 것이다.

그럼 이제부터 데이터마이닝의 프로세스의 하나인 CRISP-DM에 대해 알아보도록 하자.

*CRISP-DM이란?

데이터마이닝의 과정은 여러 가지 방법이 있지만 1999년도에 업계의 선도 회사들이 데이터마이닝 작업의 표준화에 대해 연구하여 발표된 것이 바로 우리가 수업시간에 익히 들어 알고 있는 CRISP-DM인 것이다.

즉, 쉽게 말해서 엄청나게 많은 사용 방법들 중에 표준을 정한 것이 CRISP-DM이다.

CRISP-DM에는 몇 가지 단계가 있는데 크게 6단계로 나뉜다.

-1단계 비즈니스의 이해(Business Understanding)-

이 단계에서는 업무의 목적을 정하는 단계이며 고객의 사업 목적과 원하는 것을 파악해야 한다.

일단 현재의 상태를 파악한다. 예를 들면, 인력이나 현재 수집된 자료, 전산장비 제약조건 등 결과나 과정에 요인을 줄 수 있는 것들에 대해 조사한다. 그리고 목표와 성공지표를 설정한다.

이 단계의 중요한 점은 돈을 지불하는 사람이 원하는 것을 제대로 파악해야 한다는 것이다. 업무에 대한 이해가 없으면 만들어지는 결과물이 실제 업무에 사용 될 수 없음은 당연한 일이다. “창을 파는 사람에게 방패를 파는 사람의 모델을 줄 수 없지 않은가?”

세부과정을 간단하게 정리해보면 다음과 같다.

-업무 목적결정 : 배경, 업무목적, 업무성공기준

-상황평가 : 자원재고, 요구사항, 가정, 제약, 위험과 상황, 용어, 비용과 효율 이익

-데이터마이닝 목표 결정 : 데이터마이닝 목표, 데이터마이닝 성공기준

-프로젝트 계획 수립 : 프로젝트 계획 툴과 기법의 초기 평가

-2단계 데이터의 이해(Data Understanding)-

이 단계는 목적에 한하여 주의 깊게 볼 데이터나 숨겨진 정보로부터 가설을 세우기 위해 최기 데이터의 수집과 함께 실제 데이터에 가까운 자료를 얻는 과정이다. 이 과정에서는 데이터를 수집하고 데이터를 요약하고 필요한 데이터를 검색하며 이렇게 얻어진 데이터들이 실제 업무에 필요한 데이터인지 판단하여 신뢰도를 파악하는 과정이라고 하겠다. 같은 분야의 데이터라도 사용하는데

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