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Data Mining27

[데이터 마이닝] 데이터 전처리 (Data Preprocessing) 데이터 전처리 (Data Preprocessing)는 데이터 마이닝의 중요한 초기 단계로, 원시 데이터를 분석하기에 적합한 형태로 준비하는 과정입니다. 데이터 전처리는 데이터 품질을 개선하고, 분석의 정확성을 높이며, 후속 데이터 분석 및 모델링 단계에서 발생할 수 있는 문제를 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.  데이터 전처리의 주요 단계 1. 데이터 정제 (Data Cleaning):   - 결측치 처리 (Handling Missing Values): 데이터에서 누락된 값을 식별하고 처리합니다. 결측치를 제거하거나 대체하는 방법이 있습니다.      - 삭제: 결측치가 있는 행이나 열을 삭제합니다.      - 대체: 평균값, 중위수, 최빈값, 또는 예측 값을 사용하여 결측치를 대체합니다.    - .. 2024. 8. 28.
데이터 마이닝에서 데이터 수집 단계. 데이터 마이닝에서 데이터 수집은 분석을 위한 기초 데이터 집합을 마련하는 첫 번째 단계입니다. 데이터 수집은 다양한 출처와 방법을 통해 데이터를 수집하여, 데이터 마이닝 프로세스의 나머지 단계를 위한 기초 자료를 제공합니다. 이 과정에서 수집된 데이터는 분석의 정확성과 유용성을 결정짓는 중요한 요소입니다.  데이터 수집의 주요 개념 1. 데이터 출처:   - 내부 데이터: 기업이나 조직 내부에서 생성된 데이터입니다. 예를 들어, 고객 거래 기록, 웹사이트 로그, 직원 데이터 등.    - 외부 데이터: 외부 소스에서 얻는 데이터입니다. 예를 들어, 소셜 미디어 데이터, 시장 조사 결과, 공개된 데이터베이스 등. 2. 데이터 형식:   - 구조화된 데이터: 데이터베이스 테이블, 스프레드시트 등 명확한 스키.. 2024. 8. 27.
데이터 마이닝 (Data Mining) 정의 / 기법 데이터 마이닝 (Data Mining)은 대량의 데이터에서 유용한 패턴, 지식, 정보, 트렌드 등을 추출하는 과정입니다. 이는 다양한 데이터 분석 기술을 활용하여 데이터 집합 내 숨겨진 의미를 발견하고, 예측 및 의사 결정에 도움을 주기 위해 데이터를 분석하는 작업입니다.  데이터 마이닝의 정의데이터 마이닝은 데이터를 수집, 정제, 분석하여 데이터 내 숨겨진 패턴이나 인사이트를 찾아내는 과정을 의미합니다. 일반적으로 통계학, 기계 학습, 인공지능, 데이터베이스 기술 등을 활용하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 이를 통해 비즈니스 전략, 의사 결정, 예측 등을 지원합니다.  데이터 마이닝의 주요 단계1. 데이터 수집:   - 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. 데이터는 데이터베이스, 로그 파일, 웹.. 2024. 8. 26.

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