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Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터마이닝의 처리과정
1. 문제 정의 단계
2. 데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5)
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데이터마이닝 프로세스 사례를 , 석사학위논문 ,고려대학교 대학원. 요 약 문
제 1장 서론
제 2장 데이터 마이닝
(1) 데이터분석의 목적과 계획
(2) 사용자료 및 분석방법
3. 본론
(1) 변수선택 및 분석순서
(2) 의사결정나무
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나무, 오인광, 고려대학교 대학원, 2020, 국내석사
데이터베이스 구축을 위한 의사결정나무기법의 비교연구, 조진혁,東亞大學校 大學院,2002,국내석사
의사결정나무 추천 모형 탐지에 관한 연구, 김선경, 고려대학교 대학원,2009,국내석사
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데이터마이닝의 기법
1. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석의 개요
2) 회귀분석의 특징
2. 의사결정나무
1) 의사결정나무의 개요
2) 의사결정나무의 특징
3. 신경망 분석
1) 신경망 분석의 개요
2) 신경망 모형의 특징
Ⅳ. 데이터마
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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성과
보상제도
CRM 인센티브 비중, CRM 인사고과 비중
보상제도의 적절성 및 유효성
조직
구조
고객부서 커버리지, 의사결정 고객부서 비율, CRM팀 내 다양성 지수
조직의 유연성, 조직구조의 고객 지향성
정보시스템 관점의 측정지표
평가요소
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모형의 적실성과 한계에 대해 한국사례를 활용하여 좀 더 심도 있는 분석이 필요하다는 점을 들었다.
제 6 절 Allison모형
1. 의의
집단적 의사결정을 성질별로 분류하여 국가적 정책결정에 적용한 모형 중 가장 널리 알려진 것이 Allison의 세 가
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결정을 위한 계량 모형의 현황과 발전방향, 문상원, 경영과학 제11권 제2호, 1994.
최신물류관리론, 박귀한 외 4명, 2003, 두남.
물류관리론, 방희석. 이규훈, 1999, 동성사.
물류 및 공급체인관리, David Simchi-Levi외 2명, 김태현, 문성암 공역, 2005, McGraw-
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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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분석을 바탕으로 향후 주상복합아파트의 개발 및 공급방향을 제시할 필요가 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 주상복합아파트의 가격결정요인을 분석하기 위해 주상복합아파트의 특성과 유형화를 통한 세분화된 가격영향모형을 구축
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