|
반면, MOLAP제품은 ROLAP제품에 비해 대용량의 데이터를 처리하지 못한다. 1. 데이터마이닝의 정의
2. OLAP의 정의
3. 데이터마이닝 Vs. OLAP
4. 데이터 마이닝 OLAP의 적용사례
5. 국내 OLAP의 시장 현황
6. 데이터마이닝 툴과 OLAP 툴
|
|
|
데이터마이닝, 올랩(OLAP)등을 제공하여야 한다.
5-4. Web-Mining 의 도입
1) Web-Mining 의 도입
Web-Mining 의 정의
웹상의 웹 정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mi
|
|
|
데이터베이스 구축
2.자체적인 CRM SYSTEM 개발노력
차이점
1.데이터마이닝기법을 사용
2.지점별data base를 공유
1. 켐페인관리시스템
2. 세개의 운영시스템구축
3. 1:1 서비스방향으로 CRM개선
2. 우리나라 CRM의 문제점
- 아직도 타겟 마케팅 보다는
|
|
|
데이터마이닝, OLAP과 같은 기술로 마케팅 의사결정에 필요한 정보를 얻어 활용한다. SK텔레콤은 각 사업부문별로 구축되어 있는 DB를 통합하고 고객접점을 단일화하고 있으며 데이터웨어하우스와 데이터마이닝 툴을 고도화 하고 있다. 이것을
|
|
|
데이터마이닝, 올랩(OLAP)등을 제공하여야 한다.
5-4. Web-Mining 의 도입
1) Web-Mining 의 도입
Web-Mining 의 정의
웹상의 웹 정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mi
|
|
 |
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
|
|
|
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
|
|
|
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
|
|
|
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
|
|
|
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
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
데이터마이닝 엔진은 사용자에게 더 나은 의사결정 지원과 업무 효율성을 제공하며, 궁극적으로는 인공지능 기술이 제공하는 가치를 극대화할 것입니다. 1. 인공지능 또는 데이터마이닝 분야에서 수행했던 프로젝트 또는 연구 경험을 구
|
|
 |
고 활용하는 방법을 익힐 수 있었습니다.
대학원 과정에서는 기계학습과 데이터마이닝 기법을 활용한 사회적 문제 해결 연구를 수행하고자 합니다. 특히, 다음과 같은 연구 주제에 집중하고자 합니다.
- 사회적 문제 해결을 위한 데이터 분석:
|
|
 |
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
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습했습니다...(이하생략) 자기소개서
1.본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습...(이하생략) 자기소개서
자신을 자유롭게 소개하시오.
지원 직무와 관련된 경험(과제수행, 공모전, 프로
|
|
메뉴펼치기
