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데이터마이닝의 활용분야
Ⅱ.시장바구니분석(Market Basket Analysis)
1.시장바구니분석
2.연관규칙 (Association rules)
3.측정기준
4.연관규칙의 예
5.시장바구니분석의 강점과 약점
6.패턴분석(Sequence)
Ⅲ.협업 필터링(collaborative filtering)
1.협동
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효과에 대한 연구
01. 서론
연구목표와 필요성
관련연구
02. 본론 통합모형 제시
시스템 구축
마케팅 효과 및 비용절감 효과 분석
03. 결론
별첨1-데이터시뮬레이션
별첨2-모델링
별첨3-테이블설계
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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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데이터 시각화의 당위성이 드러나도록 적절한 데이터를 선택하였는지와 시각화 효과가 뚜렷하게 드러날 수 있도록 고려하여 충실하게 시각화를 하였는지 여부가 채점 기준임) (12점)
5. 빅데이터 시대에 데이터 마이닝 기법의 중요성이 부
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telephone integration)
3) 고객지원서비스시스템(Customer support & service System)
(3) 협업 CRM 시스템(collaborative CRM System)
4. CRM의 도입배경 및 발전과정
5. CRM과 eCRM의 차이
(1) 정보 수집 방법의 차이
(2) 커뮤니케이션 수단의 차이
6. CRM의 목적
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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. 군집분석
2. 의사결정나무
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데이터 컴페티션
주최/주관 : OO멤버스
기간 : 2024.12
결과: 아이템,사용자기반 협업필터링을 이용한 상품 추천 알고리즘 개발
수상: 없음 1. 높은 목표 설정 자발적으로 최고 수준의 목표를 세우고 끈질기게 성취한 경험에 대해 서술해 주십
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데이터 프로젝트를 6주간 진행하며 빅데이터 분석을 통한 합리적 의사결정을 배웠습니다. 4000여 종의 보드게임 API를 활용하여 사용자를 위한 보드게임 추천 서비스를 만드는 프로젝트를 하였습니다. 처음에는 협업필터링 기반의 KNN 알고리즘
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데이터 분석 역량을 키웠습니다. KNN 기반 협업 필터링 알고리즘을 구현해 사용자 평점을 분석하고, 추가적으로 텍스트 리뷰와 취향 정보를 반영해 알고리즘을 고도화했습니다. 이를 통해 단순한 데이터 처리뿐만 아니라 사용자 경험을 고려
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것인지 서술하여 주십시오.
3. 존중과 배려의 마인드로 타인에게 도움을 주었거나, 타인과의 협업을 통해 갈등 상황을 극복한 경험에 대해 서술하여 주십시오.
4.최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
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협업/상생
GM대우에서 인턴으로 근무할 때…
신 뢰
전공프로젝트를 수행하던 중…
창의적혁신
‘창의적공학설계’라는 수업…
주인의식
동아리 활동을 하며 가장 어려웠던…
실행
저는 남에게 맡긴 일도 제
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