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데이터 마이닝의 등장 배경
3. 데이터 마이닝의 목표
4. 데이터 마이닝의 기법
1) 분류 분석
2) 예측
3) 연관성 추출
4) 군집화
5. 데이터 마이닝 분석 과정
1) DELPA의 진행과정
2) SEMMA의 진행 과정
6. 국내외의 데이터 마이닝 활용사례
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데이터마이닝 지식 프로세스
1) 데이터마이닝 지식 프로세스의 중요 요소
2) 데이터마이닝 지식 프로세스 분석 기법
3. 데이터마이닝 모델
1) 분류
2) 클러스터링
3) 연관성
4) 순차적 패턴
Ⅴ. 미국의 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비
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Data Mining Technology on Web Logs", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
3. 분
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기본을 만들고
（Art）
데이터 분석 경험과 노하우를 통하여
숨어있는 내재된 관계, 패턴, 규칙을 발견하는 방법 1. Mining 소개
2. 필요성
3. 분석방법
4. 적용사례
5. 발전방향
6. 적용분야
7. 참고문헌
8. 유첨(국내기업 적용사례)
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데이터마이닝
(1) 데이터 마이닝의 정의
(2) 데이터 마이닝의 프로세스
(3) 데이터 마이닝의 활용 방안
(4) 데이터 마이닝의 전략적 활용
(5) 심리 마케팅의 활용
(6) 데이터 마이닝 사례
3. e-CRM 운용 전략
(1) e-Customer
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관점
데이터마이닝의 궁극적인 목적은 소비자를 더 잘 이해하고
소비자 만족을 추구하는 데 있다. 1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝과 통계
3. 데이터마이닝과 CRM
4. 데이터마이닝 소프트웨어
5. 데이터마이닝 응용사례
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쉽게 분석할 수
있도록 해주는 기법 데이터마이닝
1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝의 출현배경
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 과정
5. 데이터마이닝의 적용분야 및 사례
6. 데이터마이닝의 수행 시 고려사항
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정보를 추출하기 위한 기법을 적용하는 단계 1.데이터마이닝 개요
2.데이터마이닝의 단계와 효과
3.데이터마이닝 기법
4.데이터마이닝 기법의 평가 기준
5.데이터마이닝 응용분야
6.상용 데이터마이닝 툴
7.데이터마이닝 사례
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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
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데이터에 부류 값이 없다는 점이다. 이 때문에 다른 데이터마이닝 작업을 위한 선행 작업으로서의 역할을 수행하는 경우가 많다. 예를 들어 어떤 백화점에서 고객을 효율적으로 관리하기 위하여 고객들을 몇 개의 부류로 구분하려고 한다. 이
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