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데이터마이닝의 의사결정나무분석을 이용한 사례분석

Title
데이터마이닝의 의사결정나무분석을 이용한 사례분석
Authors
김지현
Issue Date
1999
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Abstract
데이터마이닝은 대용량의 자료로부터 정보를 추출, 분석하여 의사결정에 도움을 주는 과정으로 통계학과 컴퓨터공학의 기법이 사용된다. 이 분야에는 classification ,clustering, value prediction, association discovery, sequential pattern discovery, pattern recognition 등의 기법이 있으며 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 품질개선, 부정행위적발에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 classification 기법을 살펴본다. 그 중에서 의사결정나무분석의 CHAID 와 CART의 알고리즘을 살펴보고, 실제로 Enterprise miner를 이용하여 적용 사례를 살펴봄으로서 의사결정나무분석의 효율성을 제시한다. 이 방법은 기존의 통계적기법보다 쉽고 효과적으로 대용량의 정보를 추출해 낼 수 있다. ; Data mining lies on the interface of statistics and computer science. There are many applications dealt in data mining, for example, classification, clustering, value prediction, association a few. It is applied to database marketing, Credit scoring, fraud detection and quality control etc. In this research, we review data mining techniques for classification. For classification, We consider CART(classification and regression tree) and CHAID (chi-square automatic interaction detection) in decision tree. We show the efficient result through the analysis. This method can generate understandable rules and extract information from large database efficiently.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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