1. 데이터 마이닝 단계 : 목적 정의 -> 데이터 준비 -> 데이터 가공 -> 기법 적용 (데이터 가공 : 모델링 목적에 따라 목적 변수 정의, 필요한 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용할 수 있도록 준비하는 단계) 2. 지도학습: 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 의사결정 나무 비지도학습 : SOM, 군집분석, 장바구니 분석, OLAP 3. 과대적합과대 적합 : 생성된 모델이 훈련 데이터에 너무 최적화되어 있어 작은 변화에 민감하게 반응, 데이터가 모집단의 특성을 충분히 설명하지 못할 때 자주 발생, 변수가 너무 많아 모형이 복잡할 때 생성, 과대 적합이 발생할 것으로 예상되면 학습 종료 -> 업데이터 과정 반복 -> 과대 적합 방지 4. 모형 학습과 평가를 동일한 데이터셋에서 진행하면 과적합 가..