3과목(데이터 분석) 5장 정형 데이터 마이닝(ADsP)_p
2000년 이후 급격히 발달한 대용량 데이터베이스 시스템을 통해 생산되는 대용량 데이터들을 분석하기 위해 가장 적합한 고급 분석 기법이 정형 데이터마이닝 분석 방법이다. 데이터마이닝 기법은 기계학습, 패턴인식, 인공지능에 이르기까지 급속도로 발전하고 있다.
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이번 강의에서는
2000년 이후 급격히 발달한 대용량 데이터베이스 시스템을 통해 생산되는 대용량 데이터들을 분석하기 위해 가장 적합한 고급 분석 기법이 정형 데이터마이닝 분석 방법이다. 데이터마이닝 기법은 기계학습, 패턴인식, 인공지능에 이르기까지 급속도로 발전하고 있다.
본 과목에서는 데이터마이닝의 개요를 공부하고 데이터마이닝에서 가장 많이 활용되고 있는 의사결정나무, 신경망, 앙상블 방법론, 군집분석, 연관분석의 개념을 배운다. 또한 각 분석방법론을 R프로그램을 통해 분석 할 수 있도록 실습하면서 정형 데이터 마이닝 능력을 향상시키고자 한다.
강의 커리큘럼
| 제1절 데이터 마이닝의 개요 | |||
| 1. 데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법 | 00:24:00 | ||
| 2. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석 | 00:25:00 | ||
| 3. 성과분석 / 예상문제 및 정리하기 | 00:21:00 | ||
| 제2절 분류분석 | |||
| 1. 분류분석 / 의사결정나무 (1) | 00:27:00 | ||
| 2. 의사결정나무 (2) | 00:26:00 | ||
| 3. 분리규칙 / 의사결정나무 (3) | 00:31:00 | ||
| 4. R을를 활용한 분류분석 | 00:26:00 | ||
| 5. 예상문제 및 정리하기 | 00:16:00 | ||
| 제3절 앙상블분석 | |||
| 1. 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) | 00:30:00 | ||
| 2. 예상문제 및 정리하기 | 00:08:00 | ||
| 제4절 인공신경망 분석 | |||
| 1. 인공신경망 (1) | 00:20:00 | ||
| 2. 인공신경망 (2) | 00:20:00 | ||
| 3. 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항 | 00:28:00 | ||
| 4. R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기 | 00:26:00 | ||
| 제5절 군집분석 | |||
| 1. 군집분석 / 계층적 군집방법 (1) | 00:34:00 | ||
| 2. 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법 | 00:22:00 | ||
| 3. 혼합 분포 군집 / SOM | 00:24:00 | ||
| 4. 예상문제 및 정리하기 | 00:15:00 | ||
| 제6절 연관분석 | |||
| 1. 연관규칙 | 00:33:00 | ||
| 2. 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1) | 00:24:00 | ||
| 3. R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기 | 00:25:00 | ||
수강 후기
2025 경영정보시각화능력 필기
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강의 비중을 R프로그램을 줄이는것은 어떨까요?
시험대비를 위해서라면 R프로그램실습 비중을 줄이고 예상문제나 핵심정리를 늘이는것이 좋지 않을까 생각합니다.
후반부라 그런지 책에 있는 내용중에 많은 부분을 제외하고 수업을 진행하십니다.
1절 같은 경우만 해도 분석 목적에 따른 작업 유형과 기법, 데이터마이닝 추진단계,
ROCR 패키지로 성과 분석 하는 부분(R 패키지 실습) 내용에 대해 수업을 안하셨습니다.
시험에 안나와서 그런 것일수도 있겠지만, 그전까지는 매 파트에 대해 R 실습에 대한 강의를 항상 해주셨는데, 왜 여기서만 하지 않으셨는지(책에서 다뤘음에도) 의문이 들었습니다.
잘들었습니다.!
잘 들었어요~!!
무난하지만 교재에서 넘어가는 부분이 많습니다.
4장에서 로지스틱회귀를 이미 설명을 해서 그런건지 중요하게 다뤄짐에도 그냥 넘어갔는데 이러면 해당 강의만 별도로 수강한 사람들을 고려하지 못한 배치인 것 같네요.
또한 R을 활용한 내용을 설명할 때 어느 부분을 설명하고 있는 것인지 파악하기가 어렵습니다. 마우스로 설명하는 부분을 드래그 하거나 후작업으로 표시만 해주어도 집중도가 확 올라갈 것 같네요.
더불어 R 관련해서 시험에서 주로 다뤄지는 내용은 결과 해석 부분인 것으로 보이는데 정작 데이터를 형성하거나 준비하는 과정에 비해 결과 해석부분이 미진하게 다뤄진다는 느낌이 컸습니다.
전반적인 흐름을 이해하기 위해서는 무난하게 들을만 하지만 여러모로 아쉬운 강의였습니다.
r studio + 문제 풀이 둘 다 있어서 조하요
r studio로 통한 예제 문제들도 풀어주시고 adsp 기출도 풀어주셔서 넘 좋습니당
이해도 잘 되고 쉽게 설명해주세요!
근데 문제풀이가 몇 문제 더 있었으면 하는 바람입니당 🙂