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입력 데이터의 선별에서 출력 결과의 해석에 이르는 전과정에 각 부분의 조화로운 협조가 필요하다. 1. 데이터마이닝의 개요
2. 데이터마이닝 결과에 따른 비즈니스 전략
3. 데이터마이닝의 활용 분야에는 무엇이 있는지 서술합니다.
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3. 데이터에서 필요한 정보를 얻으려면?
1. 거래 데이터를 처리하여 유용한 비즈니스정보를 얻기 위해서는 데이터마이닝 활용.
2. 시장조사 기법 설문 데이터를 분석해 고객에 대한 정보를 얻기위해 해야하며 이에 관한 전문지식을 습득.
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데이터 마이닝에 대해 알아보자.
*CRISP-DM이란?
CRISP-DM에는 몇 가지 단계가 있는데 크게 6단계로 나뉜다.
-1단계 비즈니스의 이해(Business Understanding)-
-2단계 데이터의 이해(Data Understanding)-
-3단계 데이터의 준비(Data Preparation)-
-4단계 모델링(M
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템 (Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
Ⅳ. 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2.
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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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비즈니스(2007), “백화점 러브송 ‘명품 없인 못살아 -신세계’”, 2007년 5월 10일.
매경이코노미(2008), “불황 속 부자마케팅 활기”, 2008년 8월 16일.
동아일보(2008), “고객지갑 열게 하는 유혹의 마술”, 2008년 6월20일.
매일경제(2008), “믿을건
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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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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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(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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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 빅데이터 기술 컨설팅과 솔루션 서비스 제공하는 사업의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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마이닝, 비정형 데이터 분석과 같은 분야는 기술적 전문성과 함께 해석 능력까지 요구되기에, 보다 체계적인 연구와 훈련이 필요하다고 느낀다.
어떤 진로를 선택하든 내가 바라는 최종적인 모습은 한 가지다. 숫자에 강하고, 구조를 이해하
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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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데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습했습니다...(이하생략) 자기소개서
1.본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지
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