토닥토닥 래피드마이너-기초편

이 책은 시민 데이터 과학자가 많이 이용하는 있는 래피드마이너(RapidMiner)와 그 활용 방법에 대해 소개한다. 래피드마이너는 데이터 분석에서 특별한 기능을 수행하는 수많은 오퍼레이터(operator)를 제공한다. 래피드마이너를 활용하는 분석에서 데이터 분석가는 오퍼레이터를 레고 블록처럼 조합하여 분석 절차를 설계하고 실행할 수 있다.

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 Na?ve Bayes 알고리즘 분석 프로세스 6 Linear Regression 알고리즘 분석 프로세스 7 K-means 알고리즘 분석 프로세스