Introduction to Data Mining 2003. 5. 19. Han-joon Kim

Introduction data information knowledge

Introduction 업무처리 의사결정 Information Data Knowledge Shallow knowledge OLAP knowledge Hidden knowledge 검색 분석/처리 탐사 SQL 질의 Data Warehousing OLAP Data Mining 업무처리 의사결정

Introduction 정보/지식 생성을 위한 기술 Data Warehousing OLAP Data Mining

Data Mining Knowledge Discovery in large Databases 대량의 데이타로부터 46 Data Mining Knowledge Discovery in large Databases 대량의 데이타로부터 이전에 알려지지는 않은, 묵시적이고, 잠재적으로 유용한 정보를 탐사하는 작업

Data Mining - 구매패턴의 발견 

Data Mining - 구매패턴의 발견 추천

Data Mining - 분류패턴의 발견 문장, 단어분석

Data Mining - 자동문서분류 Manual Automatic Entertainment (Yahoo) Comic&Animation Movie&Film Film Festival FilmMaking Animatoin Computer Animation Anime Comic Books Editorial Cartoons Magazine Comic Strip News&Media Short Films Screen Writing Animated Gifs Conventions Cartoonist Review Magna History

Data Mining Systems 의 사용 홍길동이 내년에 구입할 상품은 무엇인가? (예측, 추천) 데이타마이닝시스템 홍길동이 금년에 구입한 상품은 무엇인가? (검색) 분석시스템 DBMS 데이타베이스 (검색) 시스템

Data Mining을 통한 의사결정 패턴발견 의사결정 업무적용 빵과 과자를 사는 사람의 80%는 우유를 같이 산다 47 Data Mining을 통한 의사결정 패턴발견 빵과 과자를 사는 사람의 80%는 우유를 같이 산다 분유와 기저귀를 사는 사람의 74%는 맥주를 같이 산다 의사결정 맥주 소비는 분유와 기저귀 소비에 영향을 미침 빵과 과자 가격 인상은 우유 소비에 영향을 미침 업무적용 상품 진열대에 (빵, 과자, 우유), (분유, 기저귀, 맥주)를 같이 진열 우유 소비를 조절하기 위해 빵,과자 가격을 조정

Data Mining 방법론 Categorization Model Clustering Learning 학습 데이터 未知 데이터 Least loyal common profitable 학습 데이터 未知 데이터 Categorization Categorization 고객데이타 = 인구학적정보, 구매정보 등으로 표현 Young urban career women Teenager having a computer Clustering

Data Mining 방법론 Association Rules Mining - 장바구니 분석

학습(Learning)의 원리 과거 데이타 미래 예측 학습 데이터 未知 데이터 Pattern, Model (Intelligence) Least loyal common profitable 학습 데이터 未知 데이터 과거 데이타 미래 예측

Data Mining 기술 분야 인공신경망 (Neural Networks) 의사결정트리 (Decision Trees) 통계적 방법론 Bayesian Statistics Regression 유전 알고리즘 퍼지이론 …

Data Mining: Decision Trees Data set Age < 40 40% 60% Income > $40k 10% 30% Family 21% 39% Male 18% 12% Time at address > 5 8% Income > $65K 23% 16% High propensity Low propensity

Data Mining 응용분야 CRM (Customer Relationship Management, 고객관계관리) 우량 고객 유지 우량 고객 지역/상품특성 등 분석 이탈고객 분석 과거 이탈 고객의 정보를 학습하여 유사 특성을 보이는 고객을 특별 관리 잠재 고객 발굴 기존 고객의 모습과 비슷한 모습을 갖고 있는 고객 그룹을 인식

Data Mining 응용분야 eCRM 개인화 (추천) 개인화 (마케팅) Event detection 맞춤페이지: 선호 상품, 선호 정보 push 개인화 (마케팅) 맞춤광고 Event detection 구매패턴 변화 감지 맞춤 영역

Data Mining 응용사례 콜센터 고객불만/문의 고객대응 음성인식 자동안내

Data Mining 응용사례 산불예방

Data Mining 응용분야 Retail/Marketing 구매자의 성향, 구매패턴, 성향들사이의 관계 등을 판독 shelf planning, supermarket inventory planning 등에 활용 Banking 위조 신용카드사용의 패턴을 추적 "loyal" 고객을 identify 신용카드 가입을 변경시킬 것으로 판단되는 고객을 미리 에측 여러 가지 재정 지표들간의 숨겨진 상관관계 판독 Insurance Claim Analysis 새로운 상품에 대한 고객 수요 예측 risky customer의 행동 패턴을 identify 위조행위를 identify Medicine 환자 history 데이타의 분석 성공적인 의료 요법을 identify하는데 이용 특정 환자에 대한 수술 여부 판단

Data Mining 응용분야 화학/약학 정보 데이타 관리 석유 탐사 새로운 화학 구조식의 발견, 새로운 촉매의 발견 석유의 품질에 관한 정보와 지형 데이타상에서 DM 석유 생산량과 석유의 품질 예측

홍길동이 내년에 구입할 상품은 무엇인가? (예측, 추천) 정보시스템의 목표 홍길동이 내년에 구입할 상품은 무엇인가? (예측, 추천) 지식탐사시스템 홍길동이 금년에 구입한 상품은 무엇인가? (검색) 분석시스템 DBMS 데이타베이스 (검색) 시스템

Intelligent Information Systems

결론 Data Mining: 최신 데이터 가공 방법 Data Mining Systems 개발 Text and Web Mining Multimedia Data Mining Bioinformatics: 유전, 단백질 데이타 Stream Data Mining: 웹로그 데이타 Data Mining Systems 개발 데이타베이스 시스템과 연동