FDP topic1 요약정리

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본문내용

1. Examples in Data mining
- 고객의 불만을 감소시키고 고객의 가치를 극대화하고자 데이터마이닝을 일반적인 고객 관계 관리에 활용해 고객 행동을 분석
- 금융기업은 고객의 신용평가(credit scoring)과 금융사기탐지(fraud detection)를 하거나 인력관리(workforce management)하고자 데이터마이닝 사용

2. Data mining & Data science
- Data science : 데이터로부터 지식을 뽑아내는 방법을 알려주는 근본적인 원리(fundamental principles)
- Data mining : 이 원리에 따르는 기술을 이용해 데이터에서 지식을 뽑아내는 기법
- 데이터과학 ⊃ 데이터 마이닝

3. Data Science
- 자동화된 데이터분석을 통해 현상을 이해하는 원리(principles), 절차(process), 기법(techniques)
- 목표 : 더 나은 의사결정 (기업의 이익에 직접적인 영향)

4. 데이터주도 의사결정 (DDD, data driven decision-making)
- 순수한 직관보다는 데이터 분석에 기반해 의사를 결정하는 행위

5. DDD에 적절한 결정 유형
(1) 데이터 안에서 찾아내야 하는 결정사항
(2) 대규모(massive scale)로 반복되어 데이터 분석에 기반한 의사 결정의 정확도가 조금만 올라가도 큰 이득을 주는 결정사항

6. Data science vs Data processing
- 데이터 처리 기술이 데이터 과학을 지원
- 데이터 처리 기술 자체로도 다양한 분야에서 사용

7. 데이터 과학의 기본개념
(1) 단계별로 잘 정의된 프로세서를 따라 체계적으로 처리하면 데이터에서 유용한 지식을 추출해 비즈니스 문제를 해결
(2) 대량 데이터에 정보 기술을 적용해 관심 있는 객체에 대해 유용한 정보를 제공하는 속성을 찾아냄

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