MARC

 008060529s2005        ulka                    000a    kor
■020    ▼a89-7338-549-6
■0801  ▼a658.89
■082    ▼a006.312▼b최75ㄷ▼223
■090    ▼a006.312▼b최75ㄷ
■1001  ▼a최종후,  소선하
■24510▼a(사례로  배우는)  데이터마이닝/▼d최종후,  소선하  공저
■260    ▼a서울▼b(도서출판)자유아카데미,▼c2005
■300    ▼a138p.:p.▼b삽도▼c26cm
■505    ▼a1장  데이터마이닝과  그  응용▼a1.  데이터마이닝의  정의와  활용분야▼c3▼a1.1  왜  요즘  부각되는가?▼c5▼a1.2  데이터마이닝의  활용분야▼c7▼a1.3  데이터마이닝의  득징▼c8▼a2.  데이터마이닝의  관련분야와  용어▼c9▼a2.1  데이터마이닝의  관련분야▼c9▼a2.2  관련분야의  용어적  차이▼c10▼a2.3  데이터마이닝의    기법들▼c10▼a3.  SAS  Enterprise  Miner▼c1200▼a3.1  SAS  Enterprise  Miner의  장점▼c1311▼a3.2  SEMMA  -데이터마이니의  5단계▼c1422▼a4.  데이터마이닝  적용사례▼c1533▼a5.  맺음말▼c1844▼a참고문헌▼c2155▼a2장  의사결정나무를  이용한  분석66▼a1.  의사결정나무의  소개▼c2577▼a2.  의사결정나무의  분리알고리즘▼c2688▼a3.  분석사례▼c2999▼a3.1  개인휴대통신  해지자  분석▼c2900▼a3.2  보험회사  고객  해지자  분석▼c3511▼a3.3  15대  대선  선거예측조사  사례분석▼c4122▼a참고문헌▼c4933▼a3장  글레멘타인을  이용한  보험회사  이탈고객  관리분석44▼a1.  연구  목적▼c5355▼a2.  자료설명▼c5366▼a3.  자료분석▼c5577▼a3.1  분석흐름도의  작성▼c5588▼a3.2  분석과정▼c5699▼a3.3  의사결정나무분석  알고리즘  이용▼c5600▼a3.4  신경망  분석▼c5911▼a3.5  이익도표에  의한  모형의  선택▼c6022▼a4.  결론▼c6333▼a참고문헌▼c6444▼a4장  신경망  모형을  이용한  인체계측자료에서의  측정곤란부위의  추정55▼a1.  연구목적▼c6766▼a2.  자료설명▼c6877▼a3.  자료분석▼c6988▼a3.1  신경망의  소개▼c6999▼a3.2  신경망모형에  대한  탐색적  평가▼c7000▼a3.3  최적화  된  신경망모형▼c7111▼a4.  결론▼c7422▼a참고문헌▼c7433▼a5장  데이터마이닝  예측모형의  해석▼c7744▼a1.  연구목적55▼a2.  지도예측모형의  해석에  대한  사례▼c7866▼a3.자율예측모형의  해석에  대한  사례▼c8077▼a4.  결론▼c8488▼a참고문헌▼c8599▼a6장  선거예측조사  의사결정  유보층  분류  및  예측을  위한  의사결정나무  모형의  비교와  평가00▼a1.  연구목적▼c8711▼a2.  자료설명▼c8822▼a3.  자료분석▼c8933▼a4.  분석결과▼c9144▼a5.  결론▼c9855▼a참고문헌▼c10066▼a7장  신용평점모형과  기각추론  활용77▼a1.  연구목적▼c10388▼a2.  자료설명▼c10499▼a3.  자료분석▼c10500▼a3.1  로지스틱  회귀모형▼c10511▼a3.2  의사결정나무  모형▼c10622▼a3.3  신경망  모형▼c10733▼a4.  모형평가▼c10944▼a4.1  이익도표  와  ROC  Curve에  의한  평가▼c10955▼a4.2  오분류표에  의한  평가▼c11066▼a5.  기각추론의  적용▼c11177▼a6.  결론▼c11488▼a참고문헌▼c11599▼a분석에  사용된  자료의  설명▼c11700▼a유용한  WEB  SITE▼c12911
■950    ▼b￦10000

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