분야
hwp2.데이터 마이닝의 특징
3. DataMining의 응용분야
4. DataMining 응용의 실질적인 사례
5. BC카드사의 역사
6. BC카드사가 하는 일
7. BC카드사의 데이터 마이닝 도입전 상황
8. BC카드사의 데이터 마이닝 도입배경
9. BC카드사 데이터마이닝 구축 현황
10. 도입효과
11. Fraud Detection System 응용사례
1. 데이터 마이닝이란 ?
Dataming에 대한 다양한 정의가 있으나 대부분이 매우 큰 데이터베이스에서 유용한 관계를 발견하거나 찾는다는 의미이다."Data mining is a knowledge discovery process of extracting previously unknown, actionable information from very large databases." ( Aaron Zornes, The META Group ) ( Aaron Zornes, The META Group )" 데이터마이닝은 매우큰 데이터베이스로부터 사전에 알려지지 않은, 유용한 정보를 추출하는 지식 발견 방법이다."
정보를 찾아내는 방법은 어떤 특정 기법과 그 기술 자체만을 의미하는 것이 아니고, 비즈니스 문제를 이해하고 이러한 문제를 해결하기 위하여 정보기술을 적용하는 포괄적인 과정을 의미한다. 즉, 유용한 정보의 추출을 위한 방법론이라고 할 수 있다. 따라서 데이터마이닝을 효율적으로 수행하기 위하여 시계열분석 등 각종 통계기법과 데이터베이스 기술 뿐만 아니라 산업공학, 신경망, 인공지능, 전문가시스템, 퍼지논리, 패턴인식, 기계적 학습(Machine Learning), 불확실성 추론(Reasonging with Incertainty), 정보검색에 이르기까지 각종 정보기술과 기법들을 사용하게 된다. 또한 경영전략, 마케팅 기법 등의 최신 경영기법들의 이용도필요하다.이러한 데이터마이닝을 통하여 거대한 데이터베이스에 숨어있는 전략적인 정보를 발견할 수 있으며 이러한 정보는 주요 비즈니스 프로세스 개선의 가장 원초적인 단계에서 사용될 수 있다.데이터마이닝은 흔히 Knowledge Discoverty in Database(정보발견)라고도 불리우며 그외에 Knowledge Extraction(지식추출), Information Havesting(정보추수), Data Archeology(정보고고학), Data Pattern Processing(자료패턴처리) 등으로도 불리운다.
기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객 데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케팅 활동에 있어서의 고객 반응 데이터 등과 이외의 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 사용 가능한 근원 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로Data Mining이다. Data Mining은 다양한 방법을 이용하여 근원 데이터를 탐색하고 분석하여 이로부터 기대하고 있는 정보뿐만 아니라, 예상하지 못했던 정보를 찾아내고자 하는 개념적인 방법론인 것이다. 정리하자면 DataMining은 다음과 같은 특징을 갖고 있다.
