데이터마이닝은 크게 컴퓨터 과학의 관점, MIS 관점, 통계적 관점으로 나누어 정의할 수 있다. 컴퓨터 과학적인 관점에서는 패턴 인식 기술뿐만 아니라 통계적·수학적 분석 방법을 이용하여 저장된 거대한 자료로부터 우리에게 유익하고 흥미있는 새로운 관계·성향·패턴 등의 다양한 부가가치 정보를
데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를 체계적으로 개발하는 것으로 정의된다. 많은 기업에서는 정보기술의 향상과 데이터 저장 비용의 하락으로 대용량의 데이터를 저장 할 수 있다. 방대하고 복잡해진 데이터를 효과적으로 활용하는 방안이 최대 관심이다. 경영
텍스트 파일로 저장한다. 웹 서버 로그파일의 저장과정은 [그림1]과 같다.<1>
1.웹 로그 파일 수집 방법
웹 로그 파일을 수집하는 방법 [그림2]에서 보듯이 웹 서버를 이용하는 방법과 클라이언트 로그를 이용하는 방법, 그리고 패킷 트레이스 분석 방법이 있다.<2>
(1)웹 서버 로그를 이용
1. 빅데이터이란?
“빅데이터(Big Data)”란 데이터의 양이 기존에 감안된 것 보다 너무 방대하여 결코 일반적인 방법으로는 수집할 수 있거나 분석이 가능하지 않은 데이터의 집합체를 의미한다. 소셜 네트워크상의 데이터나 인터넷 텍스트 및 문서, 통화 상세기록, 대규모의 전자상거래 목록, SNS통신데
마이닝(Web Mining)이란 웹 환경에서 적용되어지는 데이터 마이닝 기술로 웹으로부터 얻어지는 방대한 양의 정보로부터 유용한 정보를 찾아내어 분석하는 것을 말한다.
즉, 웹 환경의 로그 파일로부터 수집된 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법을 연결하여 사용자들의 특성을 나타
마이닝 기술을 도입하여 유용한 정보를 발견하고 새로운 패턴을 찾으려는 시도가 이루어지고 있다. 이를 웹 마이닝(Web Mining)이라 일컫는다. 이러한 웹 마이닝은 최근 학계에서의 활발한 연구활동 뿐만 아니라 실제 비즈니스에 많은 응용이 이루어지고 있다.
이에 본 논문에서는 웹상에서의 고객 행위
1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)
1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적
1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 기술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의) 사례를 들어 비교하고 설명하시오. (9점)
개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이를 설명하기에 앞서, 비식별화의 개념부터 정리할 필요가 있다. 비식별화란, 빅데이터 분석 결과물에서 개인 식별자 값이 제거 또
1. 디지털 경제의 출현
오늘날 경제는 디지털 경제이다.
디지털은 영과 일로 단순하게 이루어져서 속도가 빠름
인터넷 정보통신망을 기반으로 지역, 거리, 시간에 구애 받지 않는 경제활동 디지털 경제는 혁명이 아님. “데이터-정보-지식” DIC
즉, 일련의 지식창출 및 순환과정의 열매가 디지털 경