데이터마이닝
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작성일 22-09-17 14:23
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또 예를 들면 기술적인 지원, 고객 서비스, 그리고 교육 코스의 유무와 같은 세 특징은 하나의 요인에서 높게 나…(투비컨티뉴드 )
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설명
다.
○ 요인analysis (Factor Analysis)
요인 analysis은 잠재되어있는 요인 또는 `잠재 변수`를 발견하고 데이터에서 이런 변수에 기초한 요인들을 위해 모델을 제공한다. 예를 들면, 9 가지 상품 속성 의 중요성을 묻는 시장 설문 조사를 한다고 할 때, 3 개의 잠재 요인을 발견했다고 하자. 이런 요인 위에 높게 나타나는 변수들은 이런 요인이 무엇인지에 대해 정보를 준다.데이터마이닝기법레포트 , 데이터마이닝기타레포트 ,
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레포트/기타
데이터마이닝기법에 대하여 조사하였습니다.
○ 결정트리 (Decision Trees)
결정트리는 트리 모양의 구조로 결定義(정이) 셋을 나타낸다. 그러면 Answer Tree 는 마지막 그룹 (segment)를 이해하기 쉬운 트리도표로 보인다. 이 결정트리는 데이터 셋의 분류를 위한 규칙을 생성해 낸다. 수치로 보여 줄 수 없는 정보는 그림이 보여 주는 경우가 자주 있다 예를 들어 데이터의 선형 경향은 데이터의 analysis테이블에서는 보기가 힘들다. 판촉에 反應률에 대해 확연히 다른 상호 배반하고 전체적인 그룹들의 데이터이다. 그리고 이런 데이터를 통계적으로 유의한지 테스트를 하여 CHAID 는 자동적으로 하부 그룹화한다.
○ 발생 알고리즘 (Genetic Algorithms)
유전 조합, 변이 등과 같은 프로세스를 사용하는 최적화 기법을 말한다
○ 데이터 가시화 (Data Visualization)
시각화 도구는 analysis을 위한 방법으로 사람의 지각능력의 장점(長點)을 이용한 것이다.,기타,레포트
데이터마이닝기법report
데이터마이닝
데이터마이닝기법에 대하여 조사하였습니다. 그러나, 직선에 걸쳐서 일련의 점으로 보여 주는 산점도는 즉시 데이터의 선형성을 보여 준다.
○ 규칙 귀납 (Rule Induction)
통계적 중요도에 근거해서 데이터로부터 유용한 if-then 규칙을 추출해낸다. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) 알고리즘은 Answer Tree에서 최상의 目標(목표)집단 (Target-Market)을 찾는 과정을 자동화한다.
