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이후 80년대 중반 미국의 통신회사 AT&T가 컴퓨터를 이용해 고객분석 기법을 개발하면서 현재 쓰는 데이터마이닝 기법이 확립됐다. 1.데이터마이닝이란?
2.데이터마이닝 기법
3.데이터마이닝 의응용분야
4.데이터마이닝 과 산업공학
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데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마
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산업정보시스템및실습
시뮬레이션 및 실습
공간데이터구조및마이닝
네트워크이론 및 실습
지리정보시스템
시스템공학및실습
시스템공학
전산통게모형및실습
정보설계론 실습
멀티미디어 및 실습
인공지능
컴퓨터 시뮬레이션
로봇공학
CAD/
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(Expert System)
4. 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5. 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
6. 기타 관련연구
1) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
2) 패턴인식 (Pattern Recognition)
3) 에이전트 시스템 (Agent System)
4) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
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데이터베이스를 대상으로 데이터마이닝 기술을 도입한 CRM (Customer Relationship Management)가 출현하였다. 이 모든 새로운 시스템은 모두 경영정보시스템, 즉, MIS의 새로운 형태이며, 산업공학의 새로운 연구대상으로 등장한 것이다.
이러한 경영분
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data analysis for the survey was carried out through mean, standard deviation, oneway ANOVA and scheff. More specifically, it investigated (1) What kinds of life events are the most stressful ones to ; (2) Do these differ according to grade level. The results are as follows. First, study and career
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기법이 강조되면서 고객중심주의가 진화한 것이다. 처음에는 고객만족이더니 이제는 너나할 것 없이 고객감동을 표방한다. 지식경영이니 감성경영이니 하는 것들도 그 앞에 고객중심이라는 수식어가 붙는다. 고객중심의 지식경영이나 고객
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(1) 인터넷 대란 이후 5
(2) 현재 6
3. 사이버 범죄의 종류 8
(1) 해킹 8
(2) 악성코드 8
(3) 사회공학적 기법 9
III. 사이버 보안위협에 대한 대처 10
1. 제도적⦁법률적 대처 10
2. 기술적 대처 11
3. 인식변화의 필요성 11
IV. 결 론 13
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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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데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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산업 중심으로 재편되고 있는 현 국내 산업구조에 맞는 서비스산업관련 프로세스 디자인에 관해 다뤄보면서 글로벌적인 연구주제들과 국내 서비스산업 현장과의 비교를 진행해 연구주제를 제시해 보고 싶습니다. 그리고 산업공학과 대학원
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데이터의 비율이 매우 낮다는 특성을 파악해 문제를 ‘High Imbalanced Data 처리’, ‘오버피팅 해결 ’로 단순화할 수 있었습니다. 이상치 데이터의 영향을 줄이기 위해 현업에서 사용하는 Grading 등 기법을 공부해 소수의 문제가 되는 파라미터만
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데이터 마이닝과 같은 핵심 과목을 이수할 계획입니다. 이러한 과목들은 산업공학의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 하며, 이론적 지식을 갖추는 데 큰 도움이 될 것입니다. 특히, 통계적 품질 관리 과목에서는..(중략) 1.자기소개
2.지
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한 산업공학의 기반이 되는 만큼 이에 대한 지식을 쌓는데 소홀하지 않았습니다. 전공과목은 물론이고 관련된 교양수업을 수강하며 데이터 마이닝, 분석에 필요한 지식을 쌓았습니다. 또한 데이터베이스와 전자상거래 등 IT관련 지식을 쌓을
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산업 현장에서 AI 기술을 활용하여 실질적인 문제를 해결하는 것이 장기적인 목표입니다.
이와 함께 AI 기술의 실용적 적용에도 관심이 많아, 스타트업 창업이나 IT 기업과 협력하여 AI 기반의 최적화 솔루션을 개발하는 것을 고려하고 있다. 자
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