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의료정보관리
데이터마이닝
Datamining(DM) 정의 DM의 정의
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☐ 대용량DB에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 지원하고 그 효
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마이닝의 여러 정의
2) 관점별 정의
2. 데이터마이닝의 등장배경
1) 출현배경
2) 데이터마이닝으로 발전담계
3)국내동향
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 처리과정
1) 문제저의 단계
2) 데이터베이스 구축단계
3) Data mining
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Data Mining이라고 정의
Statistics 관점
올바른 의사결정을 지원하기 위한 자료분석 및 모델선택으로 정의
데이터마이닝은 일반업무 목적을 위해 구축된 데이터를 연구나 지식경영을 목적으로 분석 할 수 있도록 데이터를 쉽
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단계
그래프나 각종 차트등으로 사용자들에게 보기 편하고 이해하기 쉬운 형태로 제공 데이터마이닝의 정의
데이터마이닝의 기능
데이터마이닝의 절차
데이터마이닝의 발견 규칙
데이터마이닝의 기법
데이터마이닝의 특성
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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.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략
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정의
2)eCRM의 필요성
3)eCRM과 전통적인
4)CRM eCRM의 종류
9.CRM의 성공사례
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데이터관리를 이룬 다음 이것을 캠페인 실행에 접목하는 방법론이다. 하지만 분석 CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객중심주의가 중요한 위치로
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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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(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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무엇이라고 생각하는지 정의하고, 그에 따라 본인의 역량 수준을 점수화(100점 만점 기준)하여 주시기 바랍니다. 그리고 본인이 현재의 역량을 보유하기 위해 과거에 어떤 노력을 해 왔는지 사례를 들어 상세히 기술하여 주십시오.
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정의하고, 그 이유와 자랑할 만한 사례에 대해 설명해 주십시오. [600 Bytes, 300자 이내] * 현재 563 Bytes
[무거운 엉덩이로 수능대역전극]
[데이터마이닝, 영업에 날개를 달다]
타인과의 관계에 있어서 가장 크게 후회되었던 상황과 이를 극
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data에 대한 분석과 이를 기반으로 신사업 분야를 구축하는 것이 필요하다고 생각합니다.
단지 사람이라는 대상 뿐만 아니라 신호와 영상, 인코딩 데이터 등 다양한 정보를 다룰 수도 있을 것입니다. 이를 위해선 빅 데이터를 3V, 5V와 같이 정의
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정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바
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마이닝 분석]
고객 콜센터에 유입되는 자연어 처리된 30만건 이상의 데이터에 대한 유의미한 통계적 결과를 도출하는 프로젝트였습니다. 우선 고객불만을 정의하기 위해 TF-IDF 기반의 불만비율을 새로 정의하고, 고객의 관련지표(성, 지역, 차
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