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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제6호
발행연도
2013.1
수록면
103 - 112 (10page)

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전통적인 방식의 예측모형 구축에서 사용되는 데이터는 주로 데이터베이스에 잘 보관되어 있는 정형데이터를 사용하였다. 하지만 지금의 상황은 스마트 시대의 도래로 인한 통신수단의 획기적인 발달로 비정형 데이터가 전체데이터의 80%를 상회하는 현실이다. 이러한 현실에서 기존의 방법대로 정형데이터 만을 이용하여 예측모형을 개발하면 예측모형의 신뢰성에 문제가 있을 것이다. 즉 전체데이터의 80%에 해당하는 비정형(SNS, 페이스북, 트위트, 이미지, 동영상 등)과 반정형(로그데이터)데이터를 반드시 포함하여 모형을 구축해야 만이 신뢰성을 현실화 시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 예측모형 개발시 빅데이타 방법론을 적용하여 예측 모형의 신뢰성을 높이고, 데이터를 이용하여 제안된 방법과 전통적인 방법의 예측모형의 신뢰도를 비교 분석 하였다.
#빅데이터 #예측모형 #신뢰도 #리프트 #정형데이터 #비정형데이터 #Bigdata #Predicting model #Reliability #Accuracy #Lift #Formal data #Informal data

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A. Zamasi / 2007 / Data mining VIII data, text and web mining and their business / Applications Wit press google schola Jiawei Han / 2001 / Micheline Hamber, Data mining : concepts and techniques / Simon Fraser University google schola Michael Berthold / 1999 / Intelligent data analysis: An Introduction / Springer google schola Michael J.A Berry / 2010 / Data mining techniques; for marketing, sales, and customer relationship management / Wiley google schola Michael W.Berry / / Lecture Notes in data mining / University of Tennessee google schola

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