#분류분석2 42. 데이터마이닝-분류 분석 안녕하세요. 오늘은 데이터마이닝-분류 분석에 대해 알아보고자 합니다.시작하지용~ 1. 분류 분석 1) 분류 분석(Classfication) vs 예측 분석(Prediction) -공통점 : 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아 맞히는 점 -차이점 : (1) 분류 : 레코드(튜플)의 범주형 속성의 값을 알아 맞히는 것이다. (2) 예측 : 레코드(튜플)의 연속형 속성의 값을 알아 맞히는 것이다. -분류의 예 (1) 학생들의 국어, 영어, 수학 점수를 통해 내신 등급을 알아 맞히는 것. (2) 카드회사에서 회원들의 가입 정보를 통해 1년 후 신용등급을 알아 맞히는 것 -예측의 예 (1) 학생들의 여러가지 정보를 입력하여 수능 점수를 알아 맞히는 것 (2) 카드회사의 회원들의 가입정보를 통해 연 매출액을 알아.. 2018. 11. 22. 24. 정형 데이터마이닝 - 분류분석(Classification) 안녕하세요. 이번 파트는 정형 데이터마이닝 - 분류분석에 대해서 알아보고자 합니다.분류분석을 바로 알아보기에 앞서, 정형 데이터마이닝에 어떤 것이 있는가 부터 차근히 알아가볼께요.. 정형 데이터마이닝 학습? 분석기법으로 활용도가 가장 높고, 지속적으로 주목받고 있는 데이터 마이닝 기법.모든 산업과 다양한 문제해결에 즉각적 적용이 가능한 내용들로 CRM 분야에서 많이 사용되었으며, 빅데이터 시대에 더욱 각광받고 있다.비정형 데이터와 정형 데이터 결합까지 고려하면 활용도가 매우 높아 깊이 있게 파악해야할 내용이다. 데이터마이닝의 개념과 분류? 개념 : 데이터 마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것 (위키피디아) 분류 : 1).. 2018. 11. 21. 이전 1 다음
