|
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)
|
|
|
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
|
|
|
데이터마이닝을 이용한 eCRM 환경에서의 추천시스템
부산대학교 | 이희정 | 2005 1.서론
2. e-CRM 정의?
3. e-CRM 과 원투원 마케팅
4. e-CRM 을 도입해야 하는 필요성
5. e-CRM 구축 프로세스
6. e-CRM의 흐름
7. e-CRM 소프트웨어
8. e-CRM마
|
|
|
데이터마이닝 : 대용량의 데이터로부터 이들 내 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내 모형화 하여 유용한 자식을 추출하는 일련의 과정으로 관측 가능한 자료를 취급하 고 일반화에 초점을 둠. 고급통계기법과 기계적 학습이용으
|
|
|
과정이라고 볼 수 있다.
데이터 변수간의 통계적인 상관관계 분석이나, 시계열성 분석 등이 이루어지는 다양한 통계처리 과정 또한 데이터
마이닝이다.
결국 데이터마이닝은 기업이 보유하고 있는 일일 거래데이터, 고객데이터, 상품데
|
|
 |
2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5 실험과정
4. 평가및토의
4.1 실험결과
4.2 결과평가
4.3 토의
4.4 시각적 표현 결과
5. 결론
6. 참고문헌
|
|
|
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
|
|
|
과정을 거치는 일련의 정책사이클이 진행될 필요가 있다.
이와 더불어 병무행정평가시스템의 구축과 같은 발달된 정보기술을활용하는 방안도 적극적으로 모색되어야 한다. 현행 병무행정은 거의모든 일이 전자적으로 진행되므로 병무행정
|
|
|
본 조사
3) 자료처리
Ⅲ. 연구 결과 및 해석
1. 예비유아교사의 스트레스 요인별 수준
2. 예비유아교사의 학년에 따른 스트레스 요인별 수준의 차이
3. 예비유아교사의 스트레스 요인별 관련성
Ⅳ. 논의 및 결론
참고 문헌
|
|
|
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
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
과정까지 진학하여 데이터사이언스 연구자로서 전문성을 키우고, 학계 또는 연구소에서 연구를 지속하고 싶습니다. KAIST에서의 연구 경험을 바탕으로, 데이터 분석이 가진 무한한 가능성을 탐구하며 사회에 실질적인 기여를 할 수 있는 연구
|
|
 |
데이터 특성을 꾸준히 공부하고, 이를 바탕으로 불량 원인을 분석해 수율 향상에 기여하겠습니다. Q1 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오
Q2 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게
|
|
 |
데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를파악하는 것이 고객, 상권, 판매 등 여러 분야를 관리해야 하는 영업 사원의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
|
|
 |
데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효율성을 높이는 다양한 기법을 습득할 수 있었습니다.
대학원 과정에서도 머신러닝, 강화학습, 최적화 이론, 데이터 처리 기술을 지속적으로 연구하며,
|
|
|
데이터를 확보할 계획입니다. 확보된 데이터를 기반으로 전처리 과정(불용어 제거, 형태소 분석 등)을 수행한 뒤, 텍스트 마이닝과 딥러닝 기반의 LSTM, BERT 등의 모델을 적용하여 분석을 수행하고, 모델의 성능을 평가하는 방식으로 연구를 진
|
|
 가격 :
할인가 : 15,400원(11페이지)
|
메뉴펼치기
심플 커뮤니케이션 아이콘 파워포인트 PPT 템플릿 디자인