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데이터 마이닝에서 모델링 기법. 회귀 (Regression) 회귀 (Regression)는 데이터 마이닝에서 중요한 모델링 기법 중 하나로, 연속적인 숫자 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 모델링하여 입력 변수(독립 변수)와 연속적인 출력 변수(종속 변수) 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 가격 예측, 학생의 성적 예측 등이 회귀 문제에 해당합니다.  회귀 과정 1. 문제 정의 (Problem Definition)   - 목표 설정: 회귀 분석의 목표를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 특정 변수(예: 집의 크기, 위치)에 따라 주택의 가격을 예측하는 것이 목표일 수 있습니다.    - 종속 변수 및 독립 변수 정의: 예측하려는 연속적 값(종속 변수)과 예측에 사용될 변수(독립 변수)를 .. 2024. 9. 1.
데이터 마이닝에서 데이터 모델링의 주요 기법.분류 (Classification) 분류 (Classification)는 데이터 마이닝에서 데이터 모델링의 주요 기법 중 하나로, 데이터의 항목을 사전 정의된 클래스(범주)로 분류하는 과정입니다. 분류는 주어진 입력 데이터가 어떤 클래스에 속하는지를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이메일을 스팸 또는 비스팸으로 분류하거나, 환자가 특정 질병에 걸렸는지 여부를 예측하는 것이 분류의 예입니다.  분류 과정1. 문제 정의 (Problem Definition)   - 목표 설정: 해결할 분류 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제(스팸/비스팸) 또는 다중 클래스 분류 문제(다양한 질병 진단) 등입니다.    - 클래스 레이블: 데이터가 어떤 클래스에 속할지를 정의합니다. 이진 분류에서는 두 개의 클래스가 있으며, 다중 클래스.. 2024. 8. 31.
데이터 마이닝에서의 모델링 과정. 데이터 마이닝에서의 모델링 과정은 데이터에서 인사이트를 추출하고 예측, 분류, 군집화 등의 분석 작업을 수행하기 위해 수학적 또는 알고리즘적 모델을 구축하는 단계입니다. 이 과정은 문제를 정의하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델을 훈련하고 평가하는 일련의 단계를 포함합니다. 모델링 과정의 각 단계는 다음과 같습니다:  1. 문제 정의 (Problem Definition)목표 설정:    - 해결하려는 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 예측, 분류, 군집화, 연관 규칙 학습 등이 있습니다.    - 분석의 목표를 설정하고, 성공의 기준(성능 지표)을 정의합니다. 문제 유형 식별:    - 문제의 유형에 따라 회귀, 분류, 군집화, 연관 규칙 등 적합한 모델링 접근법을 결정합니다.  2. 데이터 준비 .. 2024. 8. 30.
데이터 마이닝. 데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA) 데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터 마이닝에서 중요한 단계로, 데이터의 구조와 특성을 이해하고 분석의 방향을 설정하기 위한 과정입니다. EDA는 데이터의 패턴, 트렌드, 관계, 이상치를 식별하고, 데이터 분석과 모델링을 위한 기초적인 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 데이터 전처리 이후, 모델링 전에 수행됩니다. 데이터 탐색의 주요 목표1. 데이터 이해:   - 데이터의 전반적인 구조와 속성을 이해합니다. 변수의 의미, 데이터의 범위와 형식, 결측치와 이상치 등을 파악합니다.2. 패턴 및 트렌드 식별:   - 데이터 내에서 패턴, 트렌드, 계절성 등을 식별하여 데이터의 주요 특징을 분석합니다.3. 관계 분석:   - 변수 간의 관계를 분석하여 .. 2024. 8. 29.
[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.

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