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데이터 마이닝 개념과 기법 
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 지아웨이 한, 정사범 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Data Mining: Concepts and Techniques
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  • 발행일
2015년 04월 30일
  • 페이지수/크기/무게
872page/188*250*42/1708g
  • ISBN
9788960777026/8960777021
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 이 책은 대량의 데이터셋에서 의미있는 패턴을 발견하는데 필요한 데이터 마이닝 이론과 실제적용 사례에 대해 설명한다. 실제 데이터 마이닝 프로젝트를 수행하는 분석가라면 기본적으로 알고 있어야 하는 다양한 알고리즘과 이에 대한 구현 사례를 예로 들어 설명했다. 또한 데이터웨어하우스, 데이터 큐브기술, 소셜네트워크/공간/멀티미디어 등의 복잡한 데이터를 분석하기 위한 기술에 대해서도 소개한다. 객체관계형 DB, 공간 데이터, 멀티미디어 데이터, 시계열 데이터, 텍스트 데이터, 월드와이드웹과 몇몇 주제에 대한 응용분야를 포함한 고급 마이닝 방법까지도 설명한다. 데이터를 분석하는 데 필요한 분석 컨셉과 기술을 포괄적이고 실용적으로 설명해 데이터 마이닝의 길잡이가 될 필독서다.
  • ★ 요약 ★ 이 책은 대량의 데이터셋에서 의미있는 패턴을 발견하는데 필요한 데이터 마이닝 이론과 실제적용 사례에 대해 설명한다. 실제 데이터 마이닝 프로젝트를 수행하는 분석가라면 기본적으로 알고 있어야 하는 다양한 알고리즘과 이에 대한 구현 사례를 예로 들어 설명했다. 또한 데이터웨어하우스, 데이터 큐브기술, 소셜네트워크/공간/멀티미디어 등의 복잡한 데이터를 분석하기 위한 기술에 대해서도 소개한다. 객체관계형 DB, 공간 데이터, 멀티미디어 데이터, 시계열 데이터, 텍스트 데이터, 월드와이드웹과 몇몇 주제에 대한 응용분야를 포함한 고급 마이닝 방법까지도 설명한다. 데이터를 분석하는 데 필요한 분석 컨셉과 기술을 포괄적이고 실용적으로 설명해 데이터 마이닝의 길잡이가 될 필독서다. ★ 추천의 글 ★ 대용량 데이터 분석은 이 시대의 필수 요건입니다. 『슈퍼 크런처』처럼 유명한 과학 서적에서도 대규모의 데이터를 통해 전문가들까지 깜짝 놀랄만한 발견과 직관을 이끌어낸 사례를 소개합니다. 모든 사업체는 데이터의 수집과 분석으로 이익을 얻고 있습니다. 병원은 환자의 진료 기록에서 경향성과 특이사항을 파악하고, 검색 엔진은 랭킹과 광고 배치에 도움을 얻으며, 환경과 보건 에이전시 역시 각 조직이 보유한 데이터에서 패턴과 비정상성을 파악합니다. 데이터의 활용 목록은 끝도 없이 이어질 수 있습니다. 전산 보안과 컴퓨터 네트워크의 침입 감지, 가정의 가전 에너지 사용량 모니터링, 생명정보학과 제약 데이터의 패턴 분석, 재정과 비즈니스 인텔리전스 데이터, 블로그의 트렌드 파악, 트위터 등 매우 많습니다. 저장 공간의 비용은 점점 떨어지고 데이터 센서 단가의 하락은 그 이상입니다. 덕분에 오늘날 데이터의 수집과 저장이 과거 그 어느 때보다도 수월하고 저렴합니다. 이제 문제는 데이터를 ‘어떻게 분석할 것인가’입니다. 정확히 이 책, 개정3판이 주목하는 주제입니다. 지아웨이, 미셸린, 지안, 이 세 저자는 클러스터링과 클래스 분류, 데이터베이스 활용법(예: 연관 규칙, 데이터 큐브)과 같은 고전적인 주제부터 최신의 고급 기법 주제(예: SVD/PCA, 파동 분석, SVM)까지 백과사전처럼 모든 관련 방법을 포괄하는 내용을 저술했습니다. 이 책은 특히 초심자부터 고급자까지 모두 쉽게 접근할 수 있도록 쓰여 있습니다. 우선 기본이 되는 배경 지식을 설명하고, 이어지는 내용으로 상세한 내용을 설명합니다. 그리고 집중을 유지하는 데 큰 도움을 줄 수 있는 여러 서술적인 질문을 함께 담았습니다. 이전의 두 판이 카네기 멜론 대학의 데이터 마이닝 수업 교과서로 쓰였던 것처럼, 3판도 그러할 것입니다. 새로운 개정3판에서는 뚜렷한 차이가 있는데, 특히 2006년 이후로 새롭게 떠오른 최신 그래프/소셜 네트워크, 센서 네트워크, 아웃라이어 주제에 대해 집중적으로 100편 이상의 참고 문헌을 담았습니다. 또 시각화와 아웃라이어 탐색을 하나의 새로운 장으로 만들고, 고급 분석 기법, 이를테면 상위 k 패턴의 패턴 마이닝과 바이클러스터링, 그래프 클러스터링과 같은 클러스터링 분석 기법을 별개의 장으로 상세하게 설명합니다. 과거에서 현재까지 이어지는 데이터 마이닝 방법에 대한 훌륭한 책으로, 강의교재뿐만 아니라 레퍼런스로도 이상적인 책이 될 것입니다. - 크리스토스 팔로우초스(Christos Faloutsos) / 카네기 멜론 대학에서 ★ 개정2판 추천의 글 ★ 지금은 데이터 홍수의 시대입니다. 과학 데이터, 의학 데이터, 인구 통계, 재정 데이터, 마케팅 데이터, 데이터는 어디에나 있습니다. 사람은 그 수많은 데이터를 ...
  • 1장 소개 1.1 왜 데이터 마이닝인가? 1.1.1 정보화시대로 이동 1.1.2 정보기술의 진보된 형태로서의 데이터 마이닝 1.2 데이터 마이닝의 의미 1.3 어떠한 종류의 데이터를 마이닝할 수 있나? 1.3.1 데이터베이스 데이터 1.3.2 데이터웨어하우스 1.3.3 거래 데이터 1.3.4 다른 종류의 데이터 1.4 어떤 종류의 패턴을 마이닝할 수 있는가? 1.4.1 클래스/개념 설명: 특성화와 차별화 1.4.2 빈발 패턴 마이닝, 연관성 분석, 상관 분석 1.4.3 예측 분석을 위한 분류와 회귀 분석 1.4.4 군집 분석 1.4.5 이상치 분석 1.4.6 모든 패턴이 흥미 있는가? 1.5 어떤 기술이 사용되는가? 1.5.1 통계학 1.5.2 기계학습 1.5.3 데이터베이스 시스템과 데이터웨어하우스 1.5.4 정보 검색 1.6 어떤 종류의 애플리케이션을 대상으로 하는가? 1.6.1 비즈니스 인텔리전스 1.6.2 웹 검색 엔진 1.7 데이터 마이닝의 주요 이슈사항 1.7.1 마이닝 밥법 1.7.2 사용자 상호작용 1.7.3 효율성과 확장성 1.7.4 데이터베이스 유형의 다양성 1.7.5 데이터 마이닝과 관련 모임 1.8 정리 1.9 연습문제 1.10 참고문헌 2장 데이터 알아두기 2.1 데이터 객체와 속성 유형 2...
  • 지아웨이 한 [저]
  • UIUC(University of Illinois at Urbana-Champaign)(어바나 샴페인 일리노이 주립대학) 컴퓨터 과학부의 명예 공학 교수다. 지식 발견과 데이터 마이닝 연구에 대한 지대한 공헌으로, ACM SIGKDD Innovation Award(2004), IEEE Computer Society Technical Achievement Award(2005), IEEE W. Wallace McDowell Award(2009)를 비롯해서 수많은 상을 수상했다. ACM과 IEEE 위원이며, ACM Transaction on Knowledge Discovery from Data(2006-2011)의 최초 편집장을 역임했고, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering과 Data Mining and Knowledge Discovery 등 저널의 편집 위원이다.
  • 정사범 [저]
  • 의사결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 당면한 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체지향 프로그래밍 사용하기』(2016), 『파이썬 프로그래밍 개론』(2016), 『산업인터넷(IIOT)과 함께하는 인더스트리 4.0』(2017), 『장고 마스터하기』(2017), 『텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017), 『머신 러닝 알고리즘』(2019)을 번역했다.
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