현대 기업 환경에서 데이터는 단순한 정보가 아닌, 기업의 생존과 성장을 좌우하는 핵심 자산으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화 속에서 데이터 마이닝은 기업이 데이터로부터 유의미한 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 경쟁력을 강화할 수 있는 강력한 도구로 주목받고 있습니다.

아무쪼록 이 책이 데이터 마이닝을 통해 기업 경쟁력을 강화하고자 하는 모든 분들에게 유용한 참고 자료가 되기를 바랍니다.

제1장 데이터 마이닝의 개요
■ 비즈니스 관점에서의 데이터 마이닝의 등장 배경 | 6p
■ 기술환경 관점에서의 데이터 마이닝의 등장 배경 | 9p
■ 빅인사이트와 빅브라더 | 16p
■ 데이터마이닝의 과거와 현재 | 19p

제2장 데이터 마이닝의 이해
■ 데이터 마이닝의 전제조건 | 23p
■ 데이터 마이닝의 기본 개념 | 26p
■ 데이터 마이닝의 기본 특성 | 34p
■ 데이터 마이닝의 기술 요건 | 38p
■ 데이터 마이닝의 발전 동인 | 46p

제3장 빅데이터의 트렌드
■ 데이터 마이닝 기반 성과 | 50p
■ 데이터 마이닝 기반 미래 예측 | 64p
■ 데이터 마이닝 기반 위험 감소 | 68p
■ 데이터 마이닝 기반 세태 파악 | 69p
■ 데이터 마이닝 기반 실시간 대응 | 70p

제4장 데이터마이닝의 경제적 가치
■ 데이터 경제시대의 진화 | 73p
■ 데이터 마이닝의 가치 | 81p
■ 데이터 마이닝의 경제적 가치 | 91p
■ 데이터 마이닝의 조직 성과 | 98p

제5장 기업에서의 데이터 마이닝 영향
■ 데이터 마이닝과 기업경영 | 102p
■ 데이터 마이닝과 경영 의사결정 | 103p
■ 데이터 마이닝과 리스크 경영 | 112p
■ 데이터 마이닝과 맞춤 서비스 | 121p

제6장 사회에서의 데이터 마이닝 영향
■ 데이터 마이닝의 개인측면 | 131p
■ 데이터 마이닝의 교육 및 직업 측면 | 136p
■ 데이터 마이닝의 의료 및 복지 측면 | 141p
■ 데이터 마이닝의 도시 및 교통 측면 | 143p
■ 데이터 마이닝의 의식주 측면 | 144p

제7장 국가에서의 데이터 마이닝 영향
■ 국가별 빅데이터 관련 정책 | 152p
■ 빅데이터 기반의 국방정책 | 164p
■ 빅데이터 기반의 치안정책 | 166p
■ 빅데이터 기반 의료 정책 | 172p
■ 빅데이터 기반 사회안전 정책 | 175p

제8장 회귀모형과 의사결정 나무
■ 선형회귀모형의 개념 | 189p
■ 로지스틱회귀모형 개념 | 200p
■ 범주형 입력변수 처리 | 203p
■ 모형구축을 위한 변수 선택 | 211p
■ 의사결정나무의 개념 | 216p
■ 분류의사결정나무의 분할방법 | 224p
■ 회귀의사결정나무의 분할 방법 | 227p

제9장 앙상블모형과 신경망 모형
■ 앙상블 모형 | 229p
■ 신경망 모형 | 232p
■ 딥러닝 | 243p

제10장 군집분석과 연관성 분석
■ 군집분석의 개념과 비유사성 측도 | 246p
■ 계층적 군집분석과 비계층적 군집분석 | 256p
■ 군집분석의 장점과 단점 | 260p
■ 연관성분석 개념 | 262p
■ 연관성분석의 종류와 절차 | 268p
■ 연관성분석의 장단점 | 271p

제11장 머신러닝 분석
■ 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 | 273p
■ 머신러닝을 사용하는 이유 | 278p
■ 머신러닝의 분류 | 280p
■ 머신러닝 알고리즘의 유형 | 283p
■ 머신러닝의 주요 도전 과제 | 297p

제12장 데이터 마이닝 분석의 진화
■ 데이터 마이닝 분석의 진화 | 301p
■ 데이터 마이닝 분석이 진화하는 이유 | 303p
■ 데이터 마이닝 분석이 1.0에서 2.0으로 진화하는 상황과 사례 | 307p
■ 데이터 마이닝 분석이 3.0으로 진화하고 있는데 그 내용과 가능성 | 319p

제13장 데이터 마이닝 분석과 기업경영
■ 클라우드 플랫폼상에서의 데이터 마이닝 | 328p
■ 기업의 데이터 마이닝 기반 성장 전략 | 332p
■ 기업의 데이터 마이닝 기반 개선 전략 | 334p
■ 기업의 데이터 마이닝 기반 강화전략 | 336p
■ 기업의 데이터 마이닝 기반 고객만족 전략 | 337p
■ 기업의 데이터 마이닝 기반 신사업전략 | 348p

제14장 데이터마이닝과 IOT데이터 분석
■ 데이터마이닝을 활용한 컴퓨팅 기술 | 354p
■ 클라우드 플랫폼 상에서의 데이터 마이닝 | 358p
■ 인지컴퓨팅을 기반한 데이터 마이닝 | 362p

제15장 데이터 마이닝 인력양성
■ 데이터 사이언티스트 개념 | 371p
■ 데이터 사이언티스트 역량 | 385p
■ 데이터 사이언티스트 이슈 | 388p
■ 데이터 마이닝 인력양성 커리큘럼의 한국 현황 | 389p
■ 미래 인력양성 정책 | 392p

제16장 데이터 마이닝 전략과 투자
■ 주요국가의 데이터 마이닝 전략과 투자 | 394p
■ 주요기업의 데이터 마이닝 전략과 투자 | 400p
■ 데이터 마이닝의 자산화 투자 | 405p
■ 데이터 마이닝의 개방화 투자 | 407p
■ 데이터 마이닝의 플랫폼화 | 409p