Fundamentals of Data Mining

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📘 데이터 마이닝 기초(2025-2026년판)

📚 데이터 마이닝 기초(2025-2026년판)는 BSCS, BSIT, 소프트웨어 공학 전공 학생뿐 아니라 데이터에서 지식을 추출하는 과학을 탐구하고자 하는 전문가 및 독학 학습자를 위해 설계된 포괄적인 교과 과정 기반 교과서입니다.

이 판은 이론, 기법, 실제 응용 프로그램을 균형 있게 구성하고 있으며, 효과적인 학습을 위해 객관식 문제(MCQ)와 퀴즈를 제공합니다. 학생들은 데이터 전처리 및 분류부터 클러스터링, 연관 분석, 고급 마이닝 기법까지 필수적인 데이터 마이닝 기술을 개발할 수 있습니다.

이 책은 통계 학습과 실제 분석 간의 간극을 메워 빅데이터, AI, 비즈니스 인텔리전스와 관련된 학술 과정, 연구 프로젝트 및 산업 응용 분야에 이상적입니다.

📂 장 및 주제

🔹 1장: 데이터 마이닝 소개

- 데이터 마이닝이란 무엇인가?
- 데이터베이스 지식 발견(KDD) 프로세스
- 비즈니스, 과학 및 소셜 미디어에서의 데이터 마이닝 응용
- 데이터 마이닝의 과제 및 쟁점

🔹 2장: 데이터 준비 및 전처리

- 데이터 정제 및 통합
- 데이터 축소 기법(차원 축소, 특징 선택)
- 데이터 변환 및 정규화
- 누락 및 노이즈 데이터 처리

🔹 3장: 데이터 학습(지도 학습 및 비지도 학습)

- 데이터 마이닝의 통계적 방법
- 의사 결정 트리 및 의사 결정 규칙
- 인공 신경망(ANN)
- 앙상블 학습(배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트)

🔹 4장: 군집화 및 연관 분석

- 군집 분석(K-평균, 계층적, DBSCAN)
- 군집화 결과 평가
- 연관 규칙 마이닝(선험적, FP-Growth)
- 클러스터링 및 연관 관계의 응용

🔹 5장: 고급 데이터 마이닝 기법
- 웹 마이닝 및 텍스트 마이닝
- 데이터 마이닝에서의 유전 알고리즘
- 의사 결정을 위한 퍼지 집합 및 퍼지 논리
- 데이터 마이닝에서의 시각화 방법

🔹 6장: 데이터 마이닝 도구 및 응용 프로그램
- 주요 도구 개요: Weka, CBA, Yale(RapidMiner)
- 산업 응용 프로그램(의료, 금융, 전자상거래, 사이버 보안)
- 빅데이터 및 데이터 마이닝(Hadoop, Spark 기본)
- 데이터 마이닝에서의 윤리 및 개인정보 보호 문제

🌟 이 책/앱을 선택해야 하는 이유

✅ 학업 및 전문 학습을 위한 완벽한 교육 과정
✅ 객관식 문제, 퀴즈, 실제 사례 연구 포함
✅ 기존 및 최신 데이터 마이닝 알고리즘 모두 포함
✅ 학생, 데이터 분석가, AI/ML 애호가에게 적합
✅ 실제 데이터 분석 및 빅데이터 도구에 대한 이해 강화

✍이 앱은 다음 저자의 영감을 받아 제작되었습니다.
Jiawei Han, Micheline Kamber, Ian H. Witten, Eibe Frank, Pang-Ning Tan

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