데이터 마이닝의 이해를 위해 세미나와 수업을 통하여 발표된 내용과 여러 곳에서 수집한 내용을 요약, 정리하고 있다.
특히, Part IV : Seminars에서는 DM 현업에서 근무하는 전문가를 초청하여 발표한 내용(ppt 화일형식)을 소개하고 있다.
Part I : Why DM?
1. Data Mining And Statistics; What's the connection?
2. 데이터 마이닝과 캠페인 관리 통합
3. 데이터 마이닝을 성공적으로 구현하기 위한 요건
4. DM 사례연구
5. SAS/E-miner 3.
6. SAS/E-miner 활용의 예.
Part II : DM Tools
1. Market Basket Analysis
2. Memory-Based Reasoning
3. Automatic Cluster Detection
4. Link Analysis
5. Decision Trees
6. Artificial Neural Networks
7. Genetic Algorithms
Part III : DW, OLAP and DB
1. Data Mining and the Corporate Data Warehouse
2. Where Does OLAP Fit In?
3. Introduction to Data Base
4. Relational Data Base
Part IV : Seminars and Presentations
1. 마케팅 리서치에서의 통계학 활용: DM과 조사를 이용한 CRM접근
(미디어리서치,
수석연구원 이은수)
2. Customer Management를 위한 Micro-Segmentation: 보너스카드 활성화 전략
(Consodata
Korea, 서헤선 부장)
3. A Comparison of Capabilities of Data Mining Tools(2000)
(부산대학교, 최용석, 이종희: The 10th Japan and Korea
Joint Conference of Statistics, 95-100 In Beppu, Japan)
4. Comparisons of Clustering, Detection and Neural Ntework in E-miner, Clementine and I-Miner(2001)
(부산대학교, 최용석, 이종희: Proceedings of the Spring Conference, 113-118, Korean Statistical Society)