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데이터마이닝과 유사개념
지식발견 : 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 프로세스의 전 과정
데이터마이닝: 지식발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위한 기법을 적용하는 단계 1.데이터마이닝 개요
2.데이터마이
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(1) 데이터 마이닝의 5단계
제1단계 : 요구 분석 및 계획 수립
제2단계 : 데이터 집합 정의
제3단계 : 사전처리
제4단계 : 데이터 분석
제5단계 : 해석과 결과 적용
(2) 데이터 마이닝과 OLAP의 차이점
--> 데이터 마이닝이 OLAP
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Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터마이닝의 처리과정
1. 문제 정의 단계
2. 데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5)
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데이터마이닝(Data Mining)
1. 데이터마이닝
2. 데이터마이닝의 수행과정
3. 데이터마이닝 기법
4.데이터마이닝의 활용분야
Ⅱ.시장바구니분석(Market Basket Analysis)
1.시장바구니분석
2.연관규칙 (Association rules)
3.측정기준
4.연관규칙의 예
5.
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mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
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데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레임워크
11강 CRM 중심의 마케팅 전략
1. 기존 마케팅 vs CRM 중
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단계 더 나아가 고객을 마음속에서 감동시키는 고객감동이 필요하게 됐다는 것이다. 친절은 기본이고 세계 초일류기업들과 경쟁해야 하는 기업 환경 속에서 ‘고객제일주의’, ‘고객을 위한 가치창조’, ‘무한책임주의’와 같은 표어를
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데이터베이스 구축
(2)데이터 마이닝 도구 준비
(3)마케팅 활동을 대비하기위한 캠페인
관리용 도구
2) CRM의 도입단계
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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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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, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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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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고객의 종류와 요구
1) 경제적 고객
2) 윤리적 고객
3) 개인적 고객
4) 편의적 고객
Ⅱ. 고객 접점관리와 고객만족
Ⅲ. 고객관계 개선과 고객충성
1. 고객관계관리(CRM)
2. 고객관계관리(CRM)의 단계
3. e-고객관계관리(e-CRM)와 고객 충성
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단계이기 때문에 관련 연구들을 찾아보고 있고, 최종적으로는 무선신호를 딥 러닝 과정을 통해 더욱 정확하고 강건성 있는 실내위치 추정이 최종 목표입니다.
AI 분야를 공부하기 시작한 지 얼마 되지 않아 전문역량은 아직 높게 평가할 수 없
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단계 더 성장할 수 있는 밑거름이 되었습니다. 성장과정
성균관대학교에서 산업공학…
성격의 장단점
새로운 환경에 빨리 적응…
지원동기
IT기업에 입사한 선배들을…
입사후 포부 및 역할/기여도
입사 후 팀원들
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고 활용하는 방법을 익힐 수 있었습니다.
대학원 과정에서는 기계학습과 데이터마이닝 기법을 활용한 사회적 문제 해결 연구를 수행하고자 합니다. 특히, 다음과 같은 연구 주제에 집중하고자 합니다.
- 사회적 문제 해결을 위한 데이터 분석:
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데이터를 분석하고 DB 설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다 . 또한 경영 IT, NIE 를 실
무에 적용했고 S/W 를 활용하고 실습했습니다 . 그리고 경영개론을 학습하며 경제데이터와 자료를
분석했고 통계를 활용하여 경영계량분석을
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