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데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
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시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송
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데이터의 유형에는 전산시스템의 붕괴, 직원들의 실수나 사기, 횡령, 부정확한 회계처리, 파업, 법규위반 등 시장위험과 신용위험을 제외한 사실상의 모든 위험이 운영위험에 포함된다고 해도 과언이 아니다. 운영위험 관리가 현대 금융기관
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데이터 생성량은 약 40제타바이트를 넘어 설 것으로 예측되고 있다.
≪ … 중 략 … ≫
제 2장 관련 연구
2.1 VOC의 정의 및 중요성
무한경쟁의 경영환경에서 많은 기업들이 ISO9000 Series나 SIX SIGMA와 같은 다양한 품질경영기법
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데이터 센터는 인터넷을 통해 웹 호스팅, 전자상거래, 소셜 네트워킹(Social networking), Software as a service(SaaS), Platform as a service(PaaS)등과 같은 다양한 서비스를 가능하게 하는 핵심이다(Krishana Kant, 2009).
IT산업에서는 장비와 지속적으로 커지는
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시스템을 갖춘 데이터센터 설립을 추진하지만 현실적으로 단기간에 이루어지는 것은 어렵다는 점이 실무상의 적용문제가 된다.
기술·보안적 측면에서 첫째, 비표준화 된 문서로 전자상거래에서 개별 서류간의 데이터 교환이 이루러질 수
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