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초록
As big data is diffused throughout the industry, big data analytics is regarded as a corporate competitiveness, and data mining techniques are pouring in exponential methodologies and techniques in the field of computational science. Using mathematical and statistical techniques that have sufficient academic depth, we aim to increase mining efficiency by increasing efficiency and applying efficient data to mining procedures and processing procedures.
목차
1. 서론
2. 데이터 마이닝 단계의 통계 및 수학적 알고리즘 기법
2.1 통계학적 개념을 근간으로 한 데이터 베이스 분석
2.2 수학적 개념을 근간으로 한 데이터 베이스 분석
3. 마이닝 절차
3.1 데이터 추출
3.2 데이터 정제
3.3 데이터 통합
3.4 데이터 변환
4. 데이터 마이닝의 통계적 기법 적용사례
5. 정보기술 마이닝과 수학적 관점의 통계학의 차이
6. 결 론
7. 참 고 문 헌
2. 데이터 마이닝 단계의 통계 및 수학적 알고리즘 기법
2.1 통계학적 개념을 근간으로 한 데이터 베이스 분석
2.2 수학적 개념을 근간으로 한 데이터 베이스 분석
3. 마이닝 절차
3.1 데이터 추출
3.2 데이터 정제
3.3 데이터 통합
3.4 데이터 변환
4. 데이터 마이닝의 통계적 기법 적용사례
5. 정보기술 마이닝과 수학적 관점의 통계학의 차이
6. 결 론
7. 참 고 문 헌
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