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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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강점과 약점
6.패턴분석(Sequence)
Ⅲ.협업 필터링(collaborative filtering)
1.협동 필터링의 필요성
2.협업필터링
3.K-means 클러스터링 알고리즘
4.피어슨 상관 계수 기반 예측 기법
5.협업필터링 기술의 한계점
6.Item-to-Item Collaborative Filtering
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데이터마이닝 enterprise miner 4,0을 이용한 방법론 및 활용, 자유아카데미
◇ 김성언최재화(1999), 데이터베이스 시스템, 학현사
◇ 박원환(2001), 수량 연관규칙을 위한 데이터마이닝 알고리즘에 관한 연구, 순천대학교 대학원 석사학위논문
◇ 이
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데이터마이닝-분류분석2
https://analysis-flood.tistory.com/45?category=725389 44. 데이터마이닝-분류분석3
https://www.quora.com/Why-decision-trees-are-called-unstable-models Why decision trees are unstable models? 1장 연구과제 3번 (3점)
2장 연구과제 2번 (단, data는 담당교수
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Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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의사결정을 목적으로 측정, 조사, SQL질의 등을 통해 수집한 대용량의 데이터로부터
（Science）
다양한 분석알고리즘을 이용하여 문제해결의 기
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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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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.
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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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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데이터마이닝 등의 표현으로 활발히 논의되고 있으며, 방대한 기능은 물론 업무전반에 대한 포괄적 감사보다는 특정 감사범위의 선택 등을 가능케 함으로서 병무비리 근절에 효율적 효과적 기제로서 활용될 수 있다.
다섯째, 적발되면 확실
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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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(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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알고리즘과 마이닝에 대한 기초적인 지식을 쌓았습니다. 중복되는 패턴들을 효율적으로 찾아내는 알고리즘, 웹의 정보들을 이용한 오피니언 마이닝, 이미지 검색을 위해 이미지들의 특징점을 뽑아내는 방법 등을 중점적으로 공부하였습니다
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데이터마이닝 수업을 통해 여러 분류알고리즘도 공부하고 있습니다. 오픈 소스를 활용하여 라즈베리 파이, 마이크, 스피커로 인공지능 Amazon Alexa를 제작해보았고, 주가를 예측 프로그램도 구현해보았습니다. “Development and validation of interactive
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데이터를 분석하여 여론을 추출하는 방법을 연구한다.
- 텍스트 마이닝 및 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하여 여론의 변화를 예측하는 알고리즘을 개발한다.
- 트렌드 분석 및 예측을 통해 사회적 이슈 및 미래 트렌드를 예측할 수 있는 시스템
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데이터 최적화, 대규모 AI 시스템 개발 등에 대한 연구를 수행하고, 이를 통해 AI 및 데이터 최적화 분야에서 새로운 알고리즘을 개발하는 것이 목표입니다.
박사 학위 취득 후에는 국내외 연구소나 IT 기업의 R&D 부서에서 연구원으로 활동하거
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알고리즘을 개발하기 위해 프로그래밍 역량이 필요합니다.
산업 현장에서는 대량의 데이터 처리 능력이 필수적입니다. 그래서 저는 철강 공정에 대한 이해를 바탕으로 머신러닝과 데이터 마이닝 등을 활용하여 공정 혁신에 기여하는 엔지니
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