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전문지식 473건

데이터의 변화추이를 찾아내는 과정이다. 데이타마이닝이란? 과정과 방법 데이타마이닝의 응용 데이타마이닝의 목표 Prediction(예측) Identification(확인) 데이타마이닝의 기법들 연관규칙 (Association rules) 분류체계 (Classification hi
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  • 등록일 2004.07.05
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데이터의 정비와 통합 (6) 고객정보와 거래정보의 통합 2. 솔루션 구축을 위한 데이터마이닝 (1) 데이터 마이닝의 정의 (2) 데이터 마이닝의 프로세스 (3) 데이터 마이닝의 활용 방안 (4) 데이터 마이닝의 전략적 활용 (5)
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  • 등록일 2002.10.25
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datasets/Zoo) * References [1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining. Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596. [2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695. [3] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경. 데이터마이닝. 자유아
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  • 등록일 2009.06.21
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데이타마이닝이 왜 지금 이렇게 부각되는 것인가? 데이타마이닝에서 사용되는 복잡한 방법론들이 지금 나와서 인가? 고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가? 정보기술 환경의 변화 비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의 2. DAT
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  • 등록일 2005.10.26
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데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산 컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능 2.Data Mining의 배경 및 동향 국내 동향 발전 단계 한국 IBM , 한국 SAS,
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  • 등록일 2003.11.18
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논문 10건

데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7 1. 데이터마이닝의 개요 7 2. 연구방법 9 (1) 자료의 구성 10 (2) 실험데이터의 기초 분석 10 3. 변수선정 11 (1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12 (2) 입력변수 특성 13 4. 신경망 모형의 구성 17 5. 실
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  • 발행일 2010.01.18
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CART분석을 통하여 구분되어진 분석결과 속도와 궤도형태로 인하여 소음에 크기가 구분되어지는 것으로 나타났다. 특히 속도가 41.50km/h를 기준으로 2개의 군집(Node1, Node2)로 구분되는 것으로 나타났다. 다음으로 Node2번 군집에서는 다시 궤도형
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  • 발행일 2010.04.12
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제 1장 서론 1.1 연구배경  전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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  • 발행일 2013.10.10
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데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다. 이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
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  • 발행일 2005.06.09
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데이터베이스 구축 (2)데이터 마이닝 도구 준비 (3)마케팅 활동을 대비하기위한 캠페인 관리용 도구 2) CRM의 도입단계
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  • 발행일 2010.01.07
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취업자료 23건

데이터를 분석하고 DB 설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다 . 또한 경영 IT, NIE 를 실 무에 적용했고 S/W 를 활용하고 실습했습니다 . 그리고 경영개론을 학습하며 경제데이터와 자료를 분석했고 통계를 활용하여 경영계량분석을
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  • 등록일 2019.08.18
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1). 먼저, 관련 대표 경험 2가지를 간략하게 작성하여 주십시오. -언제, 어디서, 어떤 일을 수행했던 경험인지 간략하게 기술할 것. [데이터 마이닝 학습] 대학원 진학, 빅 데이터 분석을 위한 데이터 마이닝 학습 [Team Distrotion] 학부 밴드 동아
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  • 등록일 2023.02.15
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전시키는 데 큰 역할을 할 것으로 믿습니다. 저는 이 직무에 지원함으로써 금융 분야의 최신 동향을 주시하고, 새로운 기술과 전략을 도입하여 고객들에게 더 나은 서비스를 제공할 것입니다. 또한, 금융 분석과 데이터 마이닝 분야에서의 전
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  • 등록일 2023.10.11
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  • 직종구분 일반사무직
데이터 처리 능력이 필수적입니다. 그래서 저는 철강 공정에 대한 이해를 바탕으로 머신러닝과 데이터 마이닝 등을 활용하여 공정 혁신에 기여하는 엔지니어가 되기 위해 프로그래밍 역량을 강화하겠습니다. 1.본인이 회사를 선택할 때
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  • 등록일 2024.03.12
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  • 직종구분 산업, 과학, 기술직
한 산업공학의 기반이 되는 만큼 이에 대한 지식을 쌓는데 소홀하지 않았습니다. 전공과목은 물론이고 관련된 교양수업을 수강하며 데이터 마이닝, 분석에 필요한 지식을 쌓았습니다. 또한 데이터베이스와 전자상거래 등 IT관련 지식을 쌓을
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  • 등록일 2012.08.26
  • 파일종류 한글(hwp)
  • 직종구분 산업, 과학, 기술직
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