01 서론
1.1 래피드마이너 소개
1.2 데이터 분석 방법론
1.3 이 책의 구성
1.4 일러두기
02 프로젝트 이해 단계
2.1 서론
2.2 데이터 세트
2.3 결론
03 데이터 이해 단계
3.1 서론
3.2 데이터 세트의 메타 데이터
3.3 데이터 세트
3.4 결론
04 데이터 준비 단계
4.1 서론
4.2 데이터 세트 생성
4.3 데이터 구성
4.4 데이터 세트 준비
4.5 결측치 처리
4.6 결론
05 모델링 단계
5.1 서론
5.2 데이터 읽기
5.3 분석 프로세스 저장하기
5.4 모델 선택
5.5 모델 적용
5.6 성과 평가
5.7 결론
06 평가 단계
6.1 서론
6.2 검증 프레임워크의 설정
6.3 비교 분석
6.4 결론
07 구현 단계 및 결론
부록
1 k-NN 알고리즘 분석 프로세스
2 Decision Tree 알고리즘 분석 프로세스
3 Decision Rule 알고리즘 분석 프로세스
4 Tree to Rules 알고리즘 분석 프로세스
5 Naïve Bayes 알고리즘 분석 프로세스
6 Linear Regression 알고리즘 분석 프로세스
7 K-means 알고리즘 분석 프로세스
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