데이터마이닝
- 최초 등록일
- 2011.05.19
- 최종 저작일
- 2011.05
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소개글
Data Mining South Africa Heart Disease
목차
1. 프로젝트 목적설정
① 프로젝트 목적설정
② 모형구축방법 선택
2. 모형 구축을 위한 데이터 준비
① 데이터 접근
(1) 데이터 분류
(2) 원천데이터 읽기
② 데이터 정제
(1) 결측치와 데이터 오류
(2) 이상치와 데이터 오류
3. 변수 선택 및 변환
① 변수 선택하기
(1) 연속형 변수
(2) 범주형 변수
② 선형적인 독립변수 개발하기
(1) 연속형 변수
(2) 범주형 변수
4. 모형 구축 과정 및 평가
① 모형 구축과정
(1) 데이터 나누기
(2) 모형 구축하기
(3) 최종 모형 구축
② 십분위분석
(1) training data 십분위분석
(2) 사전 평가
③ 요약
5. 모형 평가
① 이익도표(Gains Tables)
② 요약
6. 결론
< 부 록 >
본문내용
1. 프로젝트 목적설정
① 프로젝트 목적설정
심장은 잠시도 쉬지 않고 작동하여 우리 몸에 필요한 산소와 영양분을 전달하는 역할을 한다. 이러한 심장이 제대로 작동하기 위해서는 관상동맥이라는 혈관의 도움이 필요하다. 관상동맥은 심장을 둘러싼 동맥으로서 좌우로 2개가 있는데, 심방과 심실을 관(冠) 모양으로 둘러싸고 있는데서 붙여진 이름이다. 이것은 심장의 근육에 영양소(산소 등)를 공급하는 혈액이 흐르고, 대동맥의 밑뿌리에서 갈라져 한 쌍을 이루는데, 각각 좌관상동맥, 우관상동맥이라고 한다. 심장에 바로 연결된 동맥(관상동맥)이 좁아지거나 막히면 협심증을 비롯, 심근경색, 부정맥, 판막협착 등을 일으키는데 이를 통틀어 관상동맥질환이라 한다. 이전에는 50대에 주로 발병했으나 지금은 차차 30~40대로 낮아지고 있다. 처음에는 협심증으로 나타나지만 차츰 혈관이 막히며 심장근육이 썩어 들어가는 심근경색으로 발전하는 경우가 많다. 관상동맥질환은 우리나라에서 사망원인의 큰 비중을 차지하고 있어 중요한 문제로 떠오르고 있다. 따라서 관상동맥질환이 일어나지 않도록 원인을 분석하고 파악하여 미리 예방하는 것이 중요하다.
이러한 이유 때문에 우리는 관상동맥질환의 주된 위험요인이라 할 수 있는 수축기혈압, 흡연량, 저밀도지방단백콜레스테롤, 체지방지수, 심장질환가족력, A유형행동, 체질량지수(비만도), 음주량, 나이 변수의 분석을 통해 그것들이 관상동맥질환에 어떻게 영향을 끼치는지의 관계파악을 통해 관상동맥질환을 미리 예방하도록 하는데 목적이 있다.
참고 자료
없음