![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0001.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0002.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0003.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0004.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0005.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0006.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0007.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0008.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0009.gif)
![[데이타마이닝] Data Mining 기법을 이용한 보험사기 적발사례-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/95/94395-0010.gif)
분야
hwpData Mining의 배경
Data Mining이란?
Data Mining의 효과 및 적용
Data Mining의 프로세스
Data의 선택
Data의 변형
Data Mining
결과해석
Data Mining 기법의 종류
신경망 모형
의사결정나무
연관성 규칙
연속성 규칙
2. 보험사기의 의미
3. 보험사기 현황
4. Data Mining을 활용한 보험사기 적발 절차
Data입력 및 Excel 파일 작성
자료의 시각화
Query를 통한 혐의 청구건 검색
외부정보시스템과의 접속을 통한 외부자료 검색
Data Mining
보고서 작성
5. 결론
Data Mining의 배경
최근 반세기 동안 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달 하면서 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 이는 그 동안 수작업으로 진행되던 작업도 간단한 입력작업으로 대체되고, 몇 주일씩 걸리던 작업도 불과 몇 일만에 해결하는 성과를 보여줬다. 이러한 정보화 물결은 사회전반 곳곳에 퍼져 작업의 효율성을 높이는데 기여했다.
특히, 정보화는 경제주체인 기업에서 새로운 경쟁력 확보의 수단으로 평가되어 각 조직들은 앞 다투어 사내의 정보화를 추진했다. 그 결과 작업의 속도는 빨라졌지만 프로그램의 수행결과로 여러 데이터들이 생성됐다. 데이터 들은 기업경영에 필요한 각종 의사결정에 사용되어 지기도 했지만 정보화 수준이 점점 고도화 될 수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 통제하기에 어려움이 있었다. 결국 이러한 문제를 해결하기 위해 거대한 데이터 저장소인 데이터베이스의 개념이 등장했고 이는 데이터베이스를 정제한 데이터웨어하우스, 데이터마트의 개념으로 확대되었다. 하지만 단순한 정보의 집적으로는 방대한 데이터들을 통제하고 기업의 의사결정에 활용할 수 없었다. 이러한 단점을 극복하기 위해 등장한 개념 중 하나가 데이터 마이닝(DM: Data Mining)이다
Data Mining이란?
데이터 마이닝(DM: Data Mining)이란 대용량의 데이터들에서 활용되지 못하고 파 묻혀 있는 패턴, 규칙, 관계 등의 정보를 탐색하고 찾아내는 방법을 말한다. 데이터 마이닝은 엄청난 분량의 데이터를 철저히 조사하고 숨어 있는 정보 지식을 찾아내어, 그것에 의해 고객을 더 잘 이해하고 고객을 예측 할 수 있게 한다.
데이터 마이닝은 이와 유사한 역할을 하는 OLAP(On-line Analytical Processing) 비교해 보면 쉽게 이해 할 수 있다.
