DSpace at EWHA: E-miner와 clementine을 이용한 의사결정나무 사례분석

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DSpace at EWHA일반대학원 통계학과 Theses_Master

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	김희진	-
dc.creator	김희진	-
dc.date.accessioned	2016-08-26T03:08:17Z	-
dc.date.available	2016-08-26T03:08:17Z	-
dc.date.issued	2002	-
dc.identifier.other	OAK-000000071607	-
dc.identifier.uri	https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/205404	-
dc.identifier.uri	http://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000071607	-
dc.description.abstract	최근 몇 년 동안 데이터 마이닝에 대한 관심이 모아지면서 다양한 응용분야에서 활용되고 있다. 특히 본 논문에서 다룰 데이터 마이닝의 여러기법 중 의사결정나무 분석 또한 여러 응용분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 통계 패키지인 SAS ENTERPRISE MINER 와 SPSS CLEMENTINE에서 의사결정 나무분석의 알고리즘들이 어떻게 적용되는지를 설명하고, 또한 사례분석을 통해 두 패키지의 비교 분석을 하여 비전문가들도 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.	-
dc.description.tableofcontents	1. 서론 = 1 2. 데이터마이닝 개요 = 2 2.1 데이터마이닝의 등장배경 및 국내역사 = 2 2.2 데이터마이닝의 개념과 활용분야 = 4 2.4 데이터마이닝의 기법 = 5 3. 의사결정나무(Desicion Tree) = 6 3.1 개념과 구성 = 6 3.2 알고리즘 = 7 3.2.1 CHAID 3.2.2 CART 3.2.3 C5.0 3.3 의사결정나무의 장·단점 = 20 3.4 SAS Enterprise E-miner 에서의 의사결정나무 = 21 3.4.1 Aproximate CHAID 3.4.2 Aproximate CART 3.4.3 Aproximate C4.5 3.5 SPSS Clementine 에서의 의사결정나무 = 23 3.5.1 CART 3.5.2 C5.0 4. 사례분석 = 26 4.1 자료설명(MUSHROOM DATA) = 26 4.2 SAS Enterprise E-miner 를 이용한 의사결정나무 사례분석 = 27 4.3 SPSS Clementine 를 이용한 의사결정나무 사례분석 = 40 4.4 결과 비교 = 50 5. 결론 = 51 참고문헌 = 52 논문초록 감사의 글	-
dc.format	application/pdf	-
dc.format.extent	1300423 bytes	-
dc.language	kor	-
dc.publisher	이화여자대학교 대학원	-
dc.title	E-miner와 clementine을 이용한 의사결정나무 사례분석	-
dc.type	Master's Thesis	-
dc.format.page	53 p.	-
dc.identifier.thesisdegree	Master	-
dc.identifier.major	대학원 통계학과	-
dc.date.awarded	2002. 2	-