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[[분류:데이터 과학]] ;Data Mining ;많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정 == 일반적 절차 == * 데이터 추출(Data Selection) * → 데이터 정제(Cleaning) * → 데이터 변형(Tansformation) * → 분석(Analysis) * → 해석(Interpretation) * → 보고서 작성(Reporting) ==주요 기술 분류== {| class="wikitable" !학습 구분 !기법 !세부 기법 |- | rowspan="2" |지도학습 |분류(Classification) | *판별분석 *[[로지스틱 회귀분석]] *최근접이웃기법 *[[의사결정 나무]] *나이브베이즈분류 *[[인공 신경망]] *[[서포트 벡터 머신]] |- |예측(Prediction) | *[[회귀 분석]] *[[K-최근접 이웃]] *[[인공 신경망]] *평활법 |- | rowspan="3" |비지도학습 |[[군집화|군집화(Clustering)]] | *계층적 군집화 *[[K-평균 군집화]] *유한혼합모형 *이중군집법 |- |연관 규칙(Association Rule) | *장바구니 분석 *서열분석 *트랜잭션데이터 분석 |- |가중치 결정 | *신경망 |- ||비정형분석 | colspan="2" | *[[텍스트 마이닝]] *[[오피니언 마이닝]] *[[리얼리티 마이닝]] *[[소셜 네트워크 마이닝]] |} ==같이 보기== *[[머신 러닝|기계 학습]] *[[딥 러닝|신경망 학습]] *[[Apriori 알고리즘]] == 참고 문헌 == * [[Www.ktword.co.kr/abbr view.php?m temp1=932|정보통신기술용어해설]]
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