한국 중·고령자의 은퇴유형별 분류 규칙 도출에 관한 종단적 연구
데이터마이닝(data mining)은 대용량 데이터로부터 기존에 알지 못하던 새로운 패턴, 관계, 규칙 등을 탐색하고 발견하여, 이를 모형화 함으로써 의사결정에 유용한 지식 및 정보를 추출하는 과정을 의미한다. 이러한 데이터마이닝 기법 중 규칙기반 시스템 및 시장세분화를 위한 다양한 분야에서 사용되고 있는 의사결정나무 모형은 데이터 사이의 의미 있는 관계를 체계적으로 발견함으로써 분류나 예측의 목적으로 활용되고 있다. 의사결정나무는 마디(node)들로 구성된 하향식 나무구조를 가지며, 마디는 그 기능에 따라 뿌리마디(root node), 자식마디(child node), 끝마디(terminal node), 중간마디(internal node), 가지(link)를 분류할 수 있다. 뿌리마디로부터 시작하여 각 가지가 끝마디에 이를 때까지 자식마디를 생성함으로써 완정되는 의사결정나무는 각 마디의 의사결정에 따라 결정되는 경로(path)를 통과함으로써 특정 집합으로 분류되거나 예측된다. 
데이터 간 유의미한 관계를 찾음으로써 분류와 예측 목적으로 활용되는 것이 뭐야