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데이터가 239개이고 77.5974%의 정확한 분류와 나머지 22.4026%의 틀린 답이 나왔다.
(6) 이는 다시 아래의 a는 a라고 답한 179개와 b는 b라고 정답을 말한 60개의 합인 239개가 정확하게 나타 난 것이고, 24와 45는 틀린 답임을 알 수 있다.
*cart
(1)웨카를
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데이터베이스(database)에서 추출된 자료이다.
Cleveland Clinic Foundation
Hungarian Institute of Cardiology, Budapest
V.A. Medical Center, Long Beach, CA
University Hospital, Zurich, Switzerland
② 관련 정보
이 자료의 변수들은 심장병 진단과 관련된 항목들로써 총 14개(5개의
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데이터마이닝 기법의 응용에 대한 연구, 신학경영연구, 2002
*홈페이지
-http://www.neoisys.com/mining.html
-http://www.dawinc.co.kr/html/solutions_sasmining.asp
-VAATZ 홈페이지 "www.vaatz.com"
*신문기사
-한국일보, [절대품질, 산업현장이 바뀐다] <2> 현대자동차
전자상거래 물류업전자상거래, 제조업전자상거래 금융업전자상거래, 전자상거래,제조업전자상거래,물류업전자상거래,금융업전자상거래,B2B,B2C,데이터마이닝,경영정보시스템,
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이건창, 최신경영정보시스템, 무역경영사, 2003. 1. BI기법의 유통업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, BI기법의 유통업,인공신경망,데이터마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI,
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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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