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데이터 마이닝 개념과 기법
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데이터 마이닝 개념과 기법

지아웨이 한, 미셸린 캠버, 지안 페이 공저 / 정사범, 송용근 공역 | 에이콘출판사 | 2015년 04월 30일 | 원서 : Data Mining: Concepts and Techniques 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
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  • 2016년 대한민국학술원 우수학술도서

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상품정보

출간일 2015년 04월 30일
쪽수,무게,크기 872쪽 | 1708g | 188*250*40mm
ISBN13 9788960777026
ISBN10 8960777021

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책소개

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.


저자 소개

저 자 소 개

지아웨이 한(Jiawei Han)
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.

미셸린 캠버(Micheline Kamber)
콩코르디아 대학(Concordia University)(캐나다 퀘백 주 몬트리울 소재)에서 인공지능 전공으로 컴퓨터 과학의 석사 학위를 받았다. NSERC 장학금을 받고 맥길 대학(McGill University), 사이몬 프레이저 대학(Simon Fraser University)과 스위스에서 연구원으로 활동했다. 데이터 마이닝에 대한 배경 지식과 쉽게 이해 할 수 있는 용어에 대한 열정으로, 전문가와 강사, 학생이 최고로 꼽는 교과서를 집필했다.... 펼처보기

역 자 소 개

정사범
대학에서 산업공학을 전공하면서 의사결정 최적화 방법론에 대해 관심이 많았다. 2000년이 시작될 즈음 입사한 이후 지금까지 제품을 기획하고 만들어내는 과정에서 발생되는 다양한 데이터를 분석해왔다. 지금도 다양한 분야에서 데이터 분석 관련 프로젝트를 수행하고 있으며, 해당 분야의 업무에 조금이라도 도움이 될 만한 가치를 만들어 내려고 고민하고 있다.
최근에는 제품을 개발하고 생산하는 과정에서 다양한 데이터 분석방법을 활용하여 Smart Manufacturing을 현실화할 수 있는 방법에 대해 알고자 열심히 노력 중이다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book (Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014)을 번역했다.

송용근
세상 모든 것은 시스템이고 데이터로 파악할 수 있다 주장하는 ‘데이터 엔지니어’다. 관념 속의 호기심보다 현실의 결과를 바라, 과학자보단 엔지니어의 길을 택했다. 포스텍(POSTECH)에서 컴퓨터 공학을, 일본 히로시마 대학과 리켄 BSI에서 의료생명과학을 전공하고 현재 디지털 마케팅 전문 업체 Dmajor(www.dmajor.kr)의 데이터 엔지니어로 일하고 있다.... 펼처보기

목차

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
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출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 수십 가지 알고리즘과 구현 사례를 의사코드와 함께 대규모 데이터 마이닝 프로젝트의 실제 사례에서 곧장 활용 가능한 예제와 함께 설명한다.
■ 관계형 데이터베이스는 물론, 공간/멀티미디어/시계열/텍스트 데이터 마이닝과 웹 마이닝을 비롯해 다양한 분야의 적용 사례와 고급 기법을 설명한다.
■ 데이터 마이닝과 지식 발견 분야의 원리와 기술을 실제의 관점에서 종합적으로 살펴본다.

★ 이 책의 대상 독자 ★

■ 업계 전문가
이 책은 데이터 마이닝 분야의 광범위한 주제를 포괄하기 위해 작성했다. 따라서 데이터 마이닝에 관한 한 훌륭한 핸드북이 되어 줄 것이다. 각자의 분야에서 필요한 데이터 마이닝의 핵심 아이디어를 배우고 싶은 애플리케이션 프로그래머와 정보 서비스 관리자에게도 유용할 것이다. 마찬가지로 사업상 데이터 마이닝 솔루션을 도입하려는 은행, 보험, 의약, 유통업과 관련 업계에서 활용하기에 좋다. 게다가 이 책은 데이터 마이닝 분야에 대한 전반을 모두 포괄하기 때문에 최신 데이터 마이닝의 고급 기법을 읽고 데이터 마이닝의 적용 분야를 넓히고자 하는 연구자에게도 큰 도움이 될 수 있다.

■ 학생

이 책이 학생 여러분에게 아직 새로우며 빠른 성장세에 있는 데이터마이닝이라는 학문에 대한 관심의 기폭제가 되기를 바란다. 교과서를 목적으로 만든 책이기는 하지만, 앞으로 연관 분야를 깊이 있게 연구하거나 데이터 마이닝 업무를 맡았을 때 레퍼런스나 핸드북으로도 쓸 수 있도록 구성하려 노력했다.

학생이 이 책을 읽기 위한 필수 사전지식
▶ 통계와 데이터베이스 시스템, 기계 학습에 대한 기초 개념과 용어를 어느 정도 알고 있어야 한다. 물론, 기초 배경에 대한 설명도 충분히 담아낼 수 있도록 작성했으니, 이 분야에 도무지 적응하지 못한다거나 기억력이 떨어지지 않는 이상, 이 책의 설명을 따라오는 데엔 큰 무리가 없을 것이다.
▶약간의 프로그래밍 기술이 있어야 한다. 특히 수도코드(pseudo code)를 읽을 수 있어야 하며, 다차원 배열과 같은 단순한 데이터 구조를 이해하고 있어야 한다.

■ 강사
이 책은 데이터 마이닝 학계를 넓고 또 깊게 살펴볼 수 있도록 쓰였다. 학부 고학년에서 대학원 1년차까지 데이터 마이닝의 개론부터 고급 학부 수업에 이르기까지 다양한 수업에 활용할 수 있을 것이다.

★ 이 책의 구
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추천평

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)

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