데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 說明(설명) 하시오.
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작성일 23-02-08 07:30본문
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데이터 마이닝 기법은 분석목적과 데이터의 특성에 따라 크게 두 가지 타입으로 나누어 지는데 예측하고자 하는 목표변수가 존재하는 경우를 지도예측(supervised prediction)이라 하고, 목표변수가 존재하는 않고 데이터를 탐색하는 것이 목적인 경우는 자율예측(unsupervised prediction)이라 한다. 지도예측에는 신경망, 의사결정나무, 회귀분석, 로지스틱, 판별분석, 시계열 분석 등이 있고, 자율예측에는 클러스터링, 연관성분석 등이 있다. 지도예측에는 신경망, 의사결정나무, 회귀分析(분석), 로지스틱, 판별分析(분석), 시계열 分析(분석) 등이 있고, 자율예측에는 클러스터링, 연관constituent 석 등이 있따
다. 지도예측에는 신경망, 의사결정나무, 회귀分析, 로지스틱, 판별分析, 시계열 分析 등이 있고, 자율예측에는 클러스터링, 연관成分석 등이 있다
데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 설명(explanation)하시오.
데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 說明(설명) 하시오.
데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 설명하시오. 1. 데이터 마이닝 분석 기법 데이터 마이닝을 수행하는데 여러 가지 마이닝 기법과 통계기법이 필요하다. 따라서 목적에 따라 서로 다른 방법들이 적용하여야 하며 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으므로 효과적인 데이터마이닝의 수행을 위해서는 다양한 알고리즘을 적용하여 보아야 한다. 데이터 마이닝 기법은 分析목적과 데이터의 characteristic(특성)에 따라 크게 두 가지 타입으로 나누어 지는데 예측하고자 하는 목표(目標)변수가 존재하는 경우를 지도예측(supervised prediction)이라 하고, 목표(目標)변수가 존재하는 않고 데이터를 탐색하는 것이 목적인 경우는 자율예측(unsupervised prediction)이라 한다. 데이터 마이닝 기법은 分析(분석)목적과 데이터의 特性에 따라 크게 두 가지 타입으로 나누어 지는데 예측하고자 하는 목표(goal)변수가 존재하는 경우를 지도예측(supervised prediction)이라 하고, 목표(goal)변수가 존재하는 않고 데이터를 탐색하는 것이 목적인 경우는 자율예측(unsupervised prediction)이라 한다.
데이터 마이닝을 수행하는데 여러 가지 마이닝 기법과 통계기법이 필요하다. 따라서 목적에 따라 서로 다른 방법들이 적용하여야 하며 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으므로 efficacy적인 데이터마이닝의 수행을 위해서는 다양한 알고리즘을 적용하여 보아야 한다. 따라서 목적에 따라 서로 다른 방법들이 적용하여야 하며 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으므로 效果적인 데이터마이닝의 수행을 위해서는 다양한 알고리즘을 적용하여 보아야 한다.
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데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 說明(설명) 하시오.
데이터마이닝의 기법에 대해 각각 언급하고 설명하시오.
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1. 데이터 마이닝 分析 기법
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1. 데이터 마이닝 分析(분석) 기법
데이터 마이닝을 수행하는데 여러 가지 마이닝 기법과 통계기법이 필요하다.