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소득 50000$ 이상), 0 (50000$ 이하)
2. 프로젝트 노드 흐름도
3. 변수들의 변환 과정
4. Sampling, Partition, Replacement
총자료의 개수가 32563이므로,그 의 10%인 3256개의 샘플을 뽑는다.
Data의 수가 많으므로(32562개) 데이터 파티션의 비율을 4:3:3 으로 하
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자료의 탐색을 통해 기본적인 정보(기초통계 자료, 도수분포표, 평균, 분산, 비율 등)를 획득하는 단계
데이터의 모양의 면밀히 검토하여 정보화의 기반을 다지는 과정 이다.
라. Modeling 단계
데이터마이닝의 핵심 (가장 중요한 단계!)
데이
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데이터 마이닝의 의의
1. 데이터 마이닝과 데이터베이스의 정의
2. SAS Enterprise miner 의 기본 개념
3. 모형구조 방법
Ⅲ. 연구자료 및 연구 방법
1. 연구 자료
2. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
1. Mutiplot node
2. tree node
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 참고문헌
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데이터마이닝기법을 활용한 의료보험료 부과규칙 35
가. 현행 보험료 부과자료 분석 35
나. 데이터마이닝기법을 활용한 의료보험료 부과 소득추정방안 43
3. 데이터마이닝기법을 활용한 통합의료보험 부과체계 모형 50
4. 데이터마
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데이터가 갖추어야 하는 품질요소
● 데이터 생명주기
● 데이터 웨어하우스
● 데이터 웨어하우스 설계 방법
● 데이터 웨어하우스의 특징
● 데이터마트
● OLAP (Online Analytical Processing) - 온라인 분석 처리
● 데이터마이닝
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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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자료, 2004. 5
"2004 Consumer Email Study", DoubleClick, 2004. 10
http://www.hunet.co.kr
http://www.doubleclick.com
http://www.kinds.or.kr Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국내 이메일 활용현황
Ⅲ. 이메일마케팅의 의의 및 특징
Ⅳ. 이메일마케팅 활성화 방안
Ⅴ. 결론
<참고문헌>
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데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
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자료수집 및 분석
1) 예비조사
2) 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 요인
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데이터를 제공하지 못하지만, 향후 보고방법이 변경되어 적절한 데이터를 사용할 수 있기를 기대한다.
국세청(IRS)은 과세소득과 회계이익을 조정하는 항목에 대한 구체적인 방안을 제시함으로써 이 문제를 해결했다. 이러한 변화는 세금행정
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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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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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자료를 거의 모두 데이터베이스 시스템을 통해 관리하고 있습니다. 이처럼 데이터의 체계적 관리가 필수인 시대에, 자료 항목의 중복을 제거하고, 데이터를 구조화하여 검색과 갱신의 효율성을 극대화할 수 있는 능력을 갖춘 데이터베이스
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data 간의 연관분석 결과를 보고서로 작성하여 제출하였습니다. 이 자료는 TM영업부 부장님께 전해졌고, 이 자료를 바탕으로 기존 DB의 활용 다각화에 대한 회의가 진행되었습니다.
통계학도로서 실무에서 데이터마이닝 기법을 활용하고 그 결
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자료수집과 분석을 담당하고 있습니다. 현재는 연구 초기 단계이기 때문에 관련 연구들을 찾아보고 있고, 최종적으로는 무선신호를 딥 러닝 과정을 통해 더욱 정확하고 강건성 있는 실내위치 추정이 최종 목표입니다.
AI 분야를 공부하기 시
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자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를파악
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