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데이터마이닝

데이터마이닝 (Loan 27 times)

Material type
단행본
Personal Author
강현철
Title Statement
데이터마이닝 / 강현철 [외저].
Publication, Distribution, etc
서울 :   自由아카데미 ,   1999.  
Physical Medium
iii, 263 p. : 삽도 ; 26cm. + 디스켓(3.25인치) 1매.
Series Statement
데이터마이닝 총서 ; 1
ISBN
8973381814
Bibliography, Etc. Note
찾아보기 수록
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700 1 ▼a 강현철 ▼0 AUTH(211009)134472
740 ▼a SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터마이닝

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Education Reserves(Health Science)/ Call Number 006.3 1999d Accession No. 141006494 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1999d Accession No. 151068025 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Main Library/Education Reserves(Health Science)/ Call Number 006.3 1999d Accession No. 141006494 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1999d Accession No. 151068025 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Author Introduction

강현철(지은이)

<데이터마이닝>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차

제1장 데이터마이닝과 SAS Enterprise Miner

 1.1 데어터마이닝의 정의와 활용분야 = 1

 1.2 데이터마이닝의 관련분야와 용어 = 7

 1.3 SAS Enterprise Miner = 10

 1.4 데이터마이닝 적용사례 = 13

 1.5 맺음말 = 16

제2장 SAS E-Miner 맛보기

 2.1 예제 데이터와 분석의 목적 = 19

 2.2 프로젝트의 등록과 분석흐름도 작성 = 21

 2.3 모형화와 평가 = 30

 2.4 점수화 = 34

 2.5 자료의 변형 - 결측값의 보간 = 37

 2.6 모형의 해석 = 39

제3장 회귀분석과 로지스틱 판별분석

 3.1 선형 회귀모형(Linear Regression) = 43

 3.2 로지스틱 판별분석 = 52

 3.3 회기분석의 특징과 제약 = 55

 3.4 사례분석 = 56

제4장 모형의 평가

 4.1 모형평가의 기본개념 = 69

 4.2 ROC 도표 = 77

 4.3 이익도표의 작성 = 79

 4.4 Response Threshold 도표 = 82

 4.5 Threshold-based 도표 = 85

 4.6 사례분석 = 88

제5장 데이터의 탐색과 변형

 5.1 데이터의 시각화 = 109

 5.2 이상치의 제거 = 116

 5.3 관측치의 대체 = 129

 5.4 변수의 선택 = 137

제6장 연관성 규칙

 6.1 연관성 규칙의 개념 = 149

 6.2 연관성 규칙의 다양한 응용 = 155

 6.3 연관성 규칙 적용의 장점과 단점 = 157

 6.4 사례분석 : 연관성 규칙 = 159

 6.5 사례분석 : 시차 연관성 규칙 = 165

제7장 군집분석

 7.1 군집분석의 소개 = 171

 7.2 k-평균 군집방법 = 176

 7.3 군집분석의 장점과 단점 = 179

 7.4 사례분석 = 180

제8장 의사결정나무분석

 8.1 의사결정나무의 개념 = 197

 8.2 순수도와 분리기준 = 200

 8.3 의사결정나무의 장점과 단점 = 203

 8.4 사례분석 = 205

제9장 신경망분석

 9.1 신경망의 구조와 개념 - MLP 신경망 = 227

 9.2 신경망의 특징과 적용상의 문제점 = 230

 9.3 RBF 신경망 = 235

 9.4 사례분석 = 237

찾아보기 = 253



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