|
데이터 마이닝의 정의 및 필요성 16
나. 데이터 마이닝 프로세스 18
다. 데이터 마이닝 접근방법 19
라. 의사결정나무분석 20
Ⅲ. 연구 방법 22
1. 연구 모형 22
2. 연구 대상 23
3. 분석 모형 23
4. 데이터마이닝 기법의 적용 28
|
|
|
통해 얻을 수 있는 효과 (다양한 성공사례)
Ⅱ. ERP(전사적 자원관리) 도입의 성공요인과 실패요인 (다양한 기업의 ERP 성공사례)
Ⅲ. 데이터마이닝 기법 (5가지)
1. 연관규칙
2. 순차패턴
3. 클러스터링
4. 의사결정나무
5. 신경망모형
|
|
|
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
|
|
|
요인, 한국정보시스템학회 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 중소기업 전사적 자원관리시스템(중소기업ERP)의 의미
Ⅲ. 중소기업 전사적 자원관리시스템(중소기업ERP)의 의의
Ⅳ. 중소기업 전사적 자원관리시스템(중소기업ERP)의 대상업무
Ⅴ. 중소기업
|
|
|
분석 CRM 시스템(Analytical CRM System)
1) 데이터웨어하우스와 데이터마트
2) 데이터마이닝
3) OLAP(On-line analytical processing)
(2) 운영 CRM 시스템(Operation CRM System)
1) 영업활동자동화시스템(SFA: Sales force automation)
2) CTI(Computer telephone integration)
|
|
|
분석하는 기법
적용 : 맞춤형 광고, 맞춤형 제품/서비스
기법 : Trend Analysis, Change Point Detection, Similarity analysis etc
3) 패턴 분석 (Pattern Analysis)
Web Data Mining Solution의 마지막 Process가 pattern Analysis이다. 본 단계에서는 Web Data Mining을 이용하여 분석된
|
|
|
분석
(1) 연구모형
(2) 온라인 설문지의 구성
(3) 온라인 설문지 작동원리
(4) 설문지의 구성
(5) 설문지 홍보 및 자료수집 방법
6. 사이버 쇼핑몰 설계를 위한 디자인제언
(1) 연구결과의 요약
(2) 쇼핑몰 디자이닝을 위한 전략적 제언
(3) 본
|
|
|
이용자 연구도 필요할 것이다. 또한 고객에 관한 다양한 정보 통해 시장을 세분화한다거나 쇼핑몰 디자인에 관한 유용한 정보를 얻을 수 있도록, 인공신경망(Neural Network)이나, CBR(Case-Based Reasoning)등과 같은 데이터마이닝(Data minning) 기법의 적
|
|
|
이용패턴 추적
· 서비스간의 연관관계 발견
제조
· 최종 생산품의 품질에 영향을 미치는 요인 발견
· 경쟁사의 입찰 예측
유통
· 매장진열 전략 수립
의료
· 환자의 특성에 따른 의약품의 부작용 분석
Ⅵ. 데이터마이닝 시스템 구축시 고려
|
|
|
분석적 마케팅시스템(analytical marketing system)
Ⅵ. 벤처기업마케팅의 특허기술
1. 특허법상 보호되는 기술요지(要旨)
1) 특허의 구성
2) 특허기술의 분류
2. 특허 라이센싱의 효과
3. 특허라이센싱 계약체결의 목적
1) 지적재산권 제공자(Licens
|
|
메뉴펼치기
