데이터 마이닝의 수학적 배경과 교육방법론

Mathematical Foundations and Educational Methodology of Data Mining

본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.

This paper is investigated conception and methodology of data selection, cleaning, integration, transformation, reduction, selection and application of data mining techniques, and model evaluation during procedure of the knowledge discovery in database (KDD) based on Mathematics. Statistical role and methodology in KDD is studied as branch of Mathematics. Also, we investigate the history, mathematical background, important modeling techniques using statistics and information, practical applied field and entire examples of data mining. Also we study the differences between data mining and statistics.