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수업소개 /데이터마이닝의 주요 개념 | 데이터마이닝 개념, 프로젝트 수행 프로세스, 예측기법, E-Miner 소개 | ![]() |
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Enterprise Miner 맛보기 1 | 프로젝트 생성과 분석흐름도 작성, 데이터 분할, 모형 평가 | ![]() |
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Enterprise Miner 맛보기 2 | 점수화, 결측값 처리, 예측 모형에 대한 해석, 보고서 작성 | ![]() |
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의사결정나무분석 1 | 의사결정나무의 개념, 분리기준, 특징 | ![]() |
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의사결정나무분석 2 | 의사결정나무 분석 사례 - 신용평가 문제, 평균임금의 예측 | ![]() |
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의사결정나무분석 3 | 의사결정나무 분석 사례 - 대화식 수행 / 요약테이블 작성 | ![]() |
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회귀분석 | 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 특징과 제약, 분석사례 | ![]() |
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신경망분석 | 신경망의 구조와 개념, 특징과 적용상의 문제점, 분석사례 | ![]() |
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예측모형에 대한 평가 1 | 모형평가의 기본 개념, 모델 비교 노드, 임계치 노드 | ![]() |
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예측모형에 대한 평가 2 | 의사결정 노드, 기타 모형화 노드들 | ![]() |
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데이터 탐색과 변형 | 변수 변환, 결측값 처리, 값 대체, 변수 선택, 주성분분석 노드 | ![]() |
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군집분석 | 군집분석의 개념, k-평균 군집방법, 특징과 적용상 문제점, 여러가지 노드들 | ![]() |
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연관성규칙발견 | 연관성규칙발견의 개념, 특징 및 적용상 문제점, 분석사례 | ![]() |