L 데이터 마이닝 기술 1. 1 데이터 마이닝 개념 데이터 마이닝 (DM) 는 대형 데이터베이스의 데이터에서 관심 있는 지식을 추출하는 것으로, 데이터베이스의 지식 발견이라고도 합니다. 개념, 규칙, 규칙, 패턴 등으로 표현할 수 있습니다. 데이터 마이닝의 객체는 데이터베이스, 파일 시스템 또는 기타 함께 구성된 데이터 집합일 수 있습니다. 정확히 말하면. 의사 결정 지원 프로세스로서 주로 인공지능, 기계학습, 통계학 등을 기반으로 기업의 원시 데이터를 분석하고 자동화가 높습니다. 잠재적인 정보를 발굴하면 기업 의사결정권자가 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 1.2 데이터 마이닝 모델과 작업 데이터 마이닝 모델은 기본적으로 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다 (그림 1). 예측 모델은 서로 다른 데이터에서 발견된 알려진 결과를 사용하여 데이터 값을 예측합니다. 설명 모델은 데이터의 패턴 또는 관계를 식별합니다. 데이터 마이닝 모델에는 다음과 같은 기본 데이터 마이닝 작업이 포함됩니다. (1) 분류는 데이터를 미리 정의된 그룹 또는 클래스에 매핑하는 것을 의미합니다. (2) 회귀는 데이터 항목을 실제 예측 변수에 매핑하는 것을 의미합니다. (3) 시계열 분석은 시계열 차트를 통해 시계열 데이터를 시각화하는 것을 의미하며, 시계열 차트는 데이터 속성 값이 시간에 따라 변하는 그래프입니다. (4) 예측은 과거와 현재의 데이터를 바탕으로 미래의 데이터 상태를 예측하는 것을 말한다. (5) 클러스터링이란 미리 정의되지 않은 데이터로 분류한 것으로, 감독되지 않은 학습 또는 분할이다. (6) 교환이란 간단한 설명으로 데이터를 하위 세트에 매핑하는 것을 말합니다. (7) 상호 관계 규칙 (Association rules) 은 데이터에 직접 나타나지 않는 데이터 간의 관계를 나타내는 데이터 마이닝 작업입니다. (8) 시퀀스 검색은 데이터 간의 시간 관련 시퀀스 패턴을 결정하는 것을 의미합니다. 추가: 1.3 데이터 마이닝 프로세스 데이터 마이닝 프로세스 (지식 검색 프로세스 (KDD) 라고도 함) 는 다양한 단계를 포함하는 프로세스입니다. 그림 2 는 데이터 준비, 데이터 마이닝 및 지식 표현 해석의 세 단계로 구성된 데이터 마이닝 프로세스를 구축했습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. 소스 데이터를 통합하여 데이터를 얻고, 데이터를 선택하여 대상 데이터를 얻고, 대상 데이터를 처리하여 사전 처리 데이터 (사후 데이터) 를 방해합니다. 데이터 마이닝을 통해 데이터의 다양한 패턴을 얻고 데이터의 다양한 패턴을 해석하여 지식을 얻을 수 있습니다. 2 지식 생산 관리 지식 생산 관리란 지식 생산을 관리 대상으로 전체 생산 활동을 계획, 구성 및 통제하는 작업을 말하며, 가능한 한 규정된 제품 품질, 계획 비용 및 납품 일자에 따라 지식 생산을 달성합니다. 마지막으로 지식 제품 소비자에게 만족스러운 제품을 제공한다. 지식 생산은 일반 물질 생산과 달리 오리지널 생산뿐만 아니라 복제 생산과 맞춤형 생산도 포함한다. 지식 생산의 첫 번째 임무는 오리지널 생산, 전문가 개발 제품, 관리자 유지 관리 및 제어 제품 생산 프로세스, 생산 과정에서 점차 기업의 지식 기반을 풍부하게 하는 것입니다. 이를 통해 더 많은 맞춤형 생산 및 반복 생산을 위한 기반을 마련하고 궁극적으로 고객에게 만족스러운 제품을 제공할 수 있습니다. 지식 생산 관리는 기능에 따라 여러 가지 모듈로 나눌 수 있습니다 (그림 3). 여기서 고객 관리 기능은 지식 생산 기업의 고객 정보를 처리하고, 고객 정보를 생성하며, 기업의 전략적 의사 결정을 지원합니다. 프로젝트 관리에는 주로 프로젝트 예산 및 프로젝트 진행 관리가 포함됩니다. 생산 계획 관리는 주로 지식 제품의 수요를 예측하고 마스터 생산 계획, 지식 수요 계획, 자재 계획, 설비 계획, 인적 자원 계획 등을 개발하는 것입니다. 조직 관리의 주요 기능은 가장 효과적인 생산 프로세스를 보장하기 위해 적절한 생산 조직을 선택하여 해당 지식 생산 작업을 완료하는 것입니다. 인적 자원 관리의 기능은 생산 계획에 따라 조직 내에서 또는 채용을 통해 생산에 적합한 인력을 선택하고 교육 및 배치를 통해 인적 자원을 최적 상태로 유지함으로써 생산 임무를 효과적으로 완료하는 것입니다. 지식 기반 관리는 지식 수집, 조직, 저장, 쿼리, 업데이트 및 유지 관리를 포함하여 엔터프라이즈 생산 과정에서 축적된 지식 데이터를 효과적으로 관리하는 것입니다. 품질 관리의 기능은 지식 생산 프로세스의 품질 관리를 의미합니다. 조달 관리는 전체 조달 프로세스를 완료하는 관리입니다. 설비 관리의 기능은 지식 생산업체의 기존 설비를 체계적으로 관리하는 것이다. 재료 관리는 지식 생산에 필요한 기존 재료 재료를 관리하는 것입니다. 활동 관리는 특정 지식 생산의 운영 과정을 관리하는 것을 말합니다. 비용 관리는 지식 생산을 통제하는 비용입니다. 지식 생산이 시간과 수량을 보장한다는 전제하에 최저 비용을 실현하게 하다.