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Replacement
총자료의 개수가 32563이므로,그 의 10%인 3256개의 샘플을 뽑는다.
Data의 수가 많으므로(32562개) 데이터 파티션의 비율을 4:3:3 으로 하여 나눈다.
imputation method를 tree imputation with surrogates 로 선택한다.
5. Adult 데이터의 분석
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자료분석실습
신뢰성공학
실험계획법 및 실습
설비관리
경영공학[부]
창조성공학
전기전자개론
창업경영론
경영학원론
감성공학
현장실습I,II
IE프로젝트I,II
2)학교별 교과목 차이에 대한 분석
위의 표를 보면 같은 과라 하더라도 속한 학부가
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나타남
회귀분석결과 향후출산 계획여부는 학력,가족형태, 자녀수 순서로 나타남 주제선정
데이터 소개
향후 출산계획 빈도분석
데이터 마이닝 프로세스
의사결정나무 분석
회귀분석
신경망분석
ASSESSMNET를 통한 방법 비교
결론
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데이터마이닝 도입배경
◈ 본 론
1. 데이터마이닝 정의
2. 데이터마이닝의 활용분야
3. 데이터마이닝의 기능과 기법
4. BC카드사 소개
5. BC카드의 데이터마이닝 도입배경
6. BC카드의 데이터마이닝 적용
1) 분석절차
2) 데이터마이닝
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데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석 기법
① 전통적인 통계적 방법(회귀분석, 판별분석)
② 의사결정나무(Decision Tree)
③ 신경망(Neural Networks)
④ 시각화(Data Visualization)
⑤
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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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분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군
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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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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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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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(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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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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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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분석을 가르치는 마케팅 전공수업을 들으면서 학교 앞에 위치한 카페의 매출 신장에 대한 프로젝트를 진행했습니다. 설문조사에서 얻은 1차 자료로 회귀분석을 하였습니다. 대부분의 소비자들이 가격 탄력성이 낮다는 결과를 도출하였고, 이
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분석을 가르치는 마케팅 전공 수업을들으면서 학교 앞 카페 매출 신장에 대한 프로젝트를 진행했습니다. 설문 조사에서 얻은 1차자료로 회귀분석을 하였습니다. 대부분의 소비자들이 가격 탄력성이 낮다는 결과를 도출하였고, 이로 인해 높
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프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. Google Analytics Tool로 어플 유저들의 사용 프로세스를 분석하였고, 대부분의 유저들이 위조품 제보 기능의 활용도가 낮다는 결과를 도출하였습니다. 이를 토대로 어플 랜딩 페이지 상단으로 제보하기 링크
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