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7번째 줄: == 데이터마이닝 적용 분야 == 데이터마이닝은 데이터 분석을 통해 아래와 같은 분야에 적용하여 결과를 도출할 수 가 있다.<brref>{{서적 인용\|저자 = 이재규,권순범,임규건\|제목 = 경영정보시스템원론(제2판), 2005, 534p\|출판사 = 법영사\|id = ISBN-10 : 027375453X / ISBN-13 : 9780273754534}}</ref> * 분류(Classification): 일정한 집단에 대한 특정 정의를 통해 분류 및 구분을 추론한다 (예: 경쟁자에게로 이탈한 고객)▼ * 분류(Classification) * 군집화(Clustering): 구체적인 특성을 공유하는 ~~상품의 그룹을~~군집을 ~~정의한다~~찾는다. 군집화는 미리 정의된 특성에 대한 정보를 가지지 않는다는 점에서 분류와 다르다 (예 : 유사 행동 집단의 구분)▼ ▲:일정한 집단에 대한 특정 정의를 통해 분류 및 구분을 추론한다 (예: 경쟁자에게로 이탈한 고객) * 연관성(Association): 동시에 발생한 사건간의 관계를 정의한다. (예: 장바구니안의 동시에 들어 가는 상품들의 관계 규명)▼ * 군집화(Clustering) * 연속성(Sequencing): 특정 기간에 걸쳐 발생하는 관계를 규명한다. 기간의 특성을 제외하면 연관성 분석과 유사하다 (예: 슈퍼마켓과 금융상품 ~~사용데~~사용에 대한 반복 방문)▼ ▲:구체적인 특성을 공유하는 상품의 그룹을 정의한다. 군집화는 미리 정의된 특성에 대한 정보를 가지지 않는다는 점에서 분류와 다르다 (예 : 유사 행동 집단의 구분) * 예측(Forecasting): 대용량 데이터집합내의 패턴을 기반으로 미래를 예측한다 (예: 수요예측)~~<ref>{{서적 인용~~▼ * 연관성(Association) ▲:동시에 발생한 사건간의 관계를 정의한다. (예: 장바구니안의 동시에 들어 가는 상품들의 관계 규명) * 연속성(Sequencing) ▲:특정 기간에 걸쳐 발생하는 관계를 규명한다. 기간의 특성을 제외하면 연관성 분석과 유사하다 (예: 슈퍼마켓과 금융상품 사용데 대한 반복 방문) * 예측(Forecasting) ▲:대용량 데이터집합내의 패턴을 기반으로 미래를 예측한다 (예: 수요예측)<ref>{{서적 인용 ~~\| 성 =~~ ~~\| 이름 = 이재규,권순범,임규건~~ ~~\| 제목 = 경영정보시스템원론(제2판), 2005, 534p~~ ~~\| 꺾쇠표 =~~ ~~\| 출판사 = 법영사~~ ~~\| 발행년도 =~~ ~~\| doi =~~ ~~\| id = ISBN-10 : 027375453X / ISBN-13 : 9780273754534~~ ~~}}</ref>~~ ==주석== <references /> ==바깥 고리== {{Commons category\|Data mining}} {{토막글\|컴퓨터 과학}}

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