1. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...

1. 연역 논리 연역 논리는 가설을 먼저 성립한 후 관련 사례들을 관찰하여 가설의 진실 여부를 검증하는 방식입니다. 가설 검증 과정이 중요하며, 가설이 참이면 결론도 참이 되는 확증성이 장점입니다. 2. 귀납법 논리 귀납법 논리는 유사한 사례들을 관찰하여 공통점을 찾고 이를 바탕으로 가설을 도출하는 방식입니다. 모든 사례를 관찰할 수 없어 오류가 발생할 수 있지만, 새로운 지식을 발견할 수 있다는 장점이 있습니다. 3. 연역법과 귀납법의 비교 연역법과 귀납법은 서로 다른 장단점을 가지고 있어 상호 보완적입니다. 복잡한 사회과학 현상...