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분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군
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분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실험결과와 분석 17
(1) 신경망 결과 17
(2) 로지스틱 회귀분석 18
(3) 실험 결과비교 19
IV. 결론 및 추후연구과제 21
※ 참
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다항목 척도간의 신뢰성 분석을 하였고, 특히 논문②의 경우 통계자료의 분석은 통계분석 프로그램인 SPSSWIN 9.0이라는 프로그램을 사용하였다. 논문①에서 자료의 분석은 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)이 사용되었으며, 논문②의 경우
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회귀식의 전체설명력인 R2값의 차이도 나타나지 않고 있다. 따라서 성×성역할태도라는 독립변수는 대인관계 문제에 영향을 주지 않는 것으로 볼 수 있다.
- 회귀분석을 할 때, 독립변수 중에 명목변수나 서열변수가 있을 때 그 변수를 더미변
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회귀모형 및 방법론의 기초이론 29
1. 분산분석 29
2. 다중회귀분석 33
제6절 선행연구 동향 36
제3장 기초분석 37
제1절 분석자료 37
1. 연구대상지 37
2. 자료의 수집 38
3. 공시지가 및 변동사항 40
4. 공시지가 현실
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분석모형의 적합도를 검증하기 위하여 다중회귀모형, 확률회귀모형을 개발하고 동일한 검증자료를 이용하여 예측교통사고율과 실제교통사고율의 오차를 비교분석하였다.
이상의 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 변수간의 복
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분석
분산분석표의 유의확률 값이 유의수준 5%에서 0.0001로 0.05보다 작으므로 모형은 적합하며 R-Square가 0.3247로 추정된 회귀식이 주어진 데이터와 약 32%정도 적합함을 알 수 있다.
추정된 회귀식을 분석해보면, 다른 변수를 고정시킨 후 디자인
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분석틀 5
3.3 연구대상 및 범위 선정 5
3.4 자료 수집 및 분석방법 5
4. 조사결과분석 6
4.1 신뢰도 6
4.2 설문 응답자의 일반적인 특성 6
4.3 수학 수준별 수업의 다중회귀분석결과 7
4.3.1 수학 기초반의 다중회귀분석결과 7
4.3.2 수학 기초반의
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분석한 결과이므로, 향후 분석을 위해서는 운영주체별 비교(민자, 공사 운영 휴게소), 노선별 등 다양한 측면의 다변화 연구가 필요하다고 판단된다.
분석방법론 측면에서도 회귀분석을 활용하여 단편적인 연구를 수행하였으나, 이용자들과
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회귀분석모형의 설명력이 약 69%로 분석되었는데 이는 토지이용체계에 따른 목적지가 결정된 요인에 의한 것으로 판단된다. 향후 역세권의 거주자 통행행태 분석을 통하여 토지이용별로 역세권 유형화를 실시하여 개선방안을 좀 더 구체적이
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