데이터마이닝은 깊이 있는 수학적 지식을 가진 통계학자에 의해서만 실용적으로 사용할 수 있는 난해한 분야였다. 현재 이러한 점이 어느 정도 개선되긴 하였지만, 여전히 데이터마이닝은 실제 마이닝을 수행하는 전문가를 보조하는 도구에 불과하여 개선의 여지가 많다.
데이터마이닝의 기본 개념에
데이터로 인해 가치사슬에 불필요한 작업이 최소화되고, 이에 따라 업무 프로세스를 재설계하고 모니터링하여 생산성을 향상시킨다.
➁ 발견에 의한 문제해결 : 새로운 패턴발견, 이상증후발견, 부정행위 탐지
-고객의 숨은 감성까지도 발견하는 ‘고객감성분석’, ‘시각화’중요, 기존의 맞춤
데이터마이닝은 지식발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하여 유용한 모형을 얻는 특정단계라고 정의한다.1"데이터마이닝은 어떤 특정산업에만 한정되는 것이 아니다. 데이터마이닝은 인텔리전트 기술과 데이터에 잠재되어 있는 숨겨진 지식의 가능성을 탐구하고
데이터마이닝은 지식발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하여 유용한 모형을 얻는 특정단계라고 정의한다.1"데이터마이닝은 어떤 특정산업에만 한정되는 것이 아니다. 데이터마이닝은 인텔리전트 기술과 데이터에 잠재되어 있는 숨겨진 지식의 가능성을 탐구하고
데이터마이닝을 하게 된다.
▶ 지식의 발간 지식발견의 목적은 기업의 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터로부터 감추어진 뚜렷한 관계, 패턴 혹은 상관관계를 찾아내는 것이다.
▶ 데이터의 시각화: 분석가는 기업 데이터베이스에 저장되어 있는 거대한 양의 데이터로부터 무엇인가 의미 있는 정