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의사결정나무 모형 소개
2. 의사결정나무 모형의 구조
3. 의사결정나무 모형의 사용분야
4. 의사결정나무 모형의 구축 과정
5. 분할 기준
6. 분할 방법(Split) : CHAID, CART, C5.0, QUEST
7. 가지치기 방법(Prune)
8. 의사결정나무모형의 단점
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cart, bayesian 각각의 분석결과와 분석방법을 비교하시오.
logistic regression은 결과치가 함수형태로 나타나지만 cart는 decision tree형태로 나타나기 때문에 분석결과를 좀더 쉽게 알아 볼 수 가 있다. 한편, bayesian은 데이터를 분석을 할때 관측된 데이
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문제와 같이 한국사회의 지역주의로 사례로 전남지역에서 인사배출이 많았던 것을 볼 수 있다.
(가)노태우정부
(나)김영삼정부
(다)김대중정부 의사결정나무기법(Decision Tree)인 C5.0, CART,
예측기법인 인공신경망
군집분석방법인 K-means
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분석
1) 개념
2) 특성
8. 게임이론
1) 개념
2) 2인 순수 전략게임
3) 2인 혼합 전략게임
9. 의사결정나무
1) 개념
2) 의사결정나무의 생성과정에서 사용되는 규칙
3) C 5.0
4) CHAID(Chi-squared Automatic Iteraction Detector)
5) CART(Classification and Regression
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분석, 창민사, 2011
송균석 : 현대사회와 기업경영, 무역경영사, 2000
양창삼 : 리더십과 기업경영, 경문사, 2003
정용상 : 기업경영 이렇게 하면 성공 할 수 있다, 한미디어(한보섭), 2001
조동훈 : 기업경영의 이해, 학문사, 2000
조광현 : 기업경영의
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소음 문제를 중심으로 지하철 5호선의 자료를 토대로 소음과 그의 영향요소들간의 관계특성을 파악할 수 있는 지하철 소음 영향관계모형을 개발하였다.
그에 대한 결과 및 시사점은 다음과 같다.
첫째, CART분석을 통하여 유사한 형태의 기하
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결정요인 분석을 바탕으로 향후 주상복합아파트의 개발 및 공급방향을 제시할 필요가 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 주상복합아파트의 가격결정요인을 분석하기 위해 주상복합아파트의 특성과 유형화를 통한 세분화된 가격영향모
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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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분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레
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지하철 역세권의 범위와 공동주택 가격에 관한연구, 아주대학교 석사학위논문.
17. 김태호, 이용택, 황의표, 원제무, 2008,CART분석을 이용한 신도시 지하철역세권 설정에 관한 연구, 한국철도학회 논문집 제11권 제4호.
17. 건설교통부(http://www.real
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경찰활동입니다.
□ 프로파일링 이란
자료수집이 원 뜻이나, 수사용어로는 범죄유형분석법을 말합니다. 범죄 현장을 분석 해 범인의 습관, 나이, 성격, 직업, 범행수법을 추론한 뒤 이를 바탕으로 범인을 찾아내는 수사기법입니다.
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분석 분야의 석필된 전문가로 성장한 모습을 상상하고 있습니다. 기업의 지속가능한 경영에 기여하고, 최신 분석을 활용하여 환경 보호와 지속가능성을 실현하는 중요한 역할을 수행하고자 합니다. 또한, 데이터 분석 및 의사결정 능력을 높
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분석을 했습니다 . 나아가 경영공학을 배우며 컴퓨터를 이용하
여 공정거래를 수행하고 기술을 습득했습니다 . 직접 경영을 관리하고 마케팅을 하며 관련 법을
익히고 비전을 파악했습니다 . 경영 의사결정에 도움이 될 수 있도록 정보기술
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분석하고 분석한 내용을 바탕으로...(이하생략)1. 귀하가 의사결정을 할 때 가장 중요하게 생각하는 가치와 그 이유는 무엇입니까? (500자 내외)
혁신적인 가치를 추구하며 지속가능한 성장과 더불어 끊임없이 발전할 수 있는 방향을 선호합니
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쌓았습니다. 이를 통해 빅데이터를 활용한 의사결정 과정을 체험하고, 금융분석 및 투자 관련 역량을 발전시켰습니다. 이 경험은 실무적인 문제 해결 능력과 신속한 대응력을 키우는 데 도움이 되었습니다.
[정확성과 세심함의 중요성 인식]
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