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데이터 마이닝 모델링과 사례 (제2판). 이 책은 데이터 마이닝에서 활용되는 대표적인 모형화 방법들에 대한 이론적인 설명과 함께 널리 알려진 마이닝 툴인 Clementine을 이용한 실제 응용 예제를 제시하여 독자들이 데이터 마이닝에 대하여 이론적 이해뿐만 아니라 실질적인 활용이 가능하도록 하였다. <양장본>

이 책은 데이터 마이닝에서 활용되는 대표적인 모형화 방법들에 대한 이론적인 설명과 함께 널리 알려진 마이닝 툴인 Clementine을 이용한 실제 응용 예제를 제시하여 독자들이 데이터 마이닝에 대하여 이론적 이해뿐만 아니라 실질적인 활용이 가능하도록 하였다. 이 책에 활용된 마이닝 툴인 clementine도 매년 새로운 버전이 나와 처음에는 버전 7 이었으나 현재는 버전 11이 출시되어 획기적인 발전을 하였다. 따라서 Clementine도 명실상부하게 기업의 대용량 자료를 이용한 데이터마이닝 분석을 실시할 수 있는 마이닝 툴로서 더욱 완벽한 모양을 갖추게 되었다.
이러한 Clementine의 향상으로 개정판에서는 버전 7로 된 응용사례들을 버전 11로 전환하였으며 일부 내용도 수정 보완 하였다. 또한 Clementine에 새로 추가된 방법들 중에서 실질적인 마이닝 프로젝트에서 중요하게 활용될 수 있는 방법들인 의사결정 리스트(Decision List), 변수선택(Future
Selection), 이상치 탐색(Anomaly Decision), 그리고 이단계 군집화(Two-step Clustering)등을 추가하였다. 이를 통해 데이터마이닝에 대한 이론적 학습뿐만 아니라 실제 현장에서 마이닝 프로젝트를 수행하는데 이 책이 많은 실질적 도움이 될 것으로 기대되어 진다.

Chapter 01 들어가기: 데이터 마이닝과 응용, 클레멘타인 입문
1.1 데이터 마이닝
1.2 고객관계관리를 위한 데이터 마이닝
1.3 클레멘타인 입문

Chapter 02 지도학습모형: 로지스틱 회귀, 신경망과 나무형 분류
2.1 지도학습
2.2 신경망
2.3 나무형 분류/회귀
2.4 지도학습 모형의 평가
2.5 맺음말
별첨 2.A 변수 선택
별첨 2.B 의사결정 리스트

Chapter 03 K-평균 군집화, 2단계 군집, 코호넨의 SOM, 그리고 연관성 규칙
3.1 고객세분화와 CRM
3.2 K-평균 군집화
3.3 2단계 군집화
3.4 코호넨의 자기조직화지도
3.5 연관성 규칙
3.6 맺음말
별첨 3.A 순차성 규칙
별첨 3.B 이상치 탐지

Chapter 04 데이터 마이닝 사례 분석
4.1 부정탐지 사례
4.2 오작동 감지 사례
4.3 광고효과 사례
4.4 장바구니 사례

Chapter 05 클레멘타인 고급 모델링
5.1 클레멘타인의 신경망 모형
5.2 클레멘타인의 나무 모형
5.3 클레멘타인의 군집화 기법
5.4 클레멘타인의 연관성 규칙

Chapter 06 고객관계관리에서의 데이터 마이닝 사례
6.1 들어가며
6.2 고객 가치 분류
6.3 고객 반응 예측모형
6.4 고객세분화·군집화
6.5 고객층 이동과 이탈
6.6 맺음말

부록 A. 지도학습모형에서의 입력변수 중요도 평가
부록 B. K-평균 군집화 결과의 재현성 평가
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