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관세청이 위험관리 체계를 더욱 공고히 했다는 점에서 이 사례는 더욱 의미가 있다.
또한 이러한 성과를 바탕으로, 수입화물 외에 수출 및 환급, 사후심사, 외환조사 등 타업무영역의 위험관리 시스템을 단계적으로 고도화하여 나갈 계획이라
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데이터양과 질을 갖추고 있는 지를 객관적으로 평가하여야 한다. 또한 데이터마이닝의 도입을 통해 얻고자 하는 목표를 막연하게 설정하는 것이 아니라 구체적이고 종합적으로 설정하여야 한다.
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Data Mining은 의
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조사의 경우 해당 모집단의 전체 이메일 리스트를 가지고 있는 것이 거의 불가능하기 때문에 역시 비확률적 추출의 문제점을 피할 수 없다는 단점이 있다.
4. 데이터마이닝의 작업유형을 예를 들어 설명해 보시오.
○ 분류규칙
자동차 판매
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데이터 시각화의 당위성이 드러나도록 적절한 데이터를 선택하였는지와 시각화 효과가 뚜렷하게 드러날 수 있도록 고려하여 충실하게 시각화를 하였는지 여부가 기준임)
5. 빅데이터 시대에 데이터 마이닝 기법의 중요성이 부각되는 이유
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데이터마이닝 <진서훈 지음>
CRM과 짜장면 배달, 기고 월간지 Digital Contents, 2001-02 <박성수 지음>
CRM의 이론과 사례 <한국NCR CRM 컨설팅그룹>
데이터베이스마케팅 <연암사, 1997 박찬욱>
마케팅 원리 <법문사, 2000 박찬수>
핵심
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