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고객 특징, 성향 분석
-. 접촉 내용, 관심 차종과 구매 간 어떤 연관 관계가 있는지 분석
-. 구매를 입력 변수로 포함했을 경우와 제외했을 경우의 고객 유형 특성 비교
* 사용 도구: Clementine 8.1
3. 데이터 마이닝 결과 활용
-. 고객 유형별 마
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고객들을 찾아내 올해 초에 집중적인 마케팅을 실시 한 결과 이 집단은 2배 가량 높은 출고량을 나타냈다.
현대자동차 조직 내적으로는 데이터 웨어 하우스 구축 전에는 각 업무 담당자가 각각 분석정보를 작성했으나 시스템 구축 후에는 분
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데이터를 탐색하고,
분석하여, 이로부터 기대하고 있는 정보뿐만 아니라 예상하지 못했던 정보를 찾아내고자
하는 개념적인 방법론이다.
자료 분석에 있어서 데이터 마이닝의 역할은,
첫째로, 데이터베이스에 있는 고객이나 제품을 비슷한
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사례들은 기업들이 마케팅의 효율을 높이기 위해 데이터베이스 마케팅을 어떻게 응용하고 있는 가를 보여준다. 특히, 데이터 마이닝(data mining)은 방대한 자료에서 유의미한 패턴과 규칙을 찾아내어 자동적 자료탐색 및 분석을 통해 불량고객,
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분석 시스템
3. 분석 과정
II. 이론
1. 고객관계관리(CRM) 및 e-CRM
2. 데이터마이닝
3. 연관성 규칙
4. SEMMA(Sampling, Exploring, Modifying, Modeling, Assessment)
5. 의사결정나무
III. 분석
1. 데이터 탐색 및 전처리(Data preprocessing ; Sampling, Exploring, Modifyin
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