|
데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3. B2B & B2C 부분별 전자상거래
|
|
|
데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
3.2 각 방법론간의 차이점
4. BI기법의 전자상거래 적용
(1) 퍼지로직의 전자상거래 적용
(1-2) 고객정보 전략
(2) 인공신경망의 전자상거래 적용
(1-2) 고객
|
|
|
데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마
|
|
|
전자상거래,데이터마이닝(사례.기사모음)
1.한전 통합시스템으로 경영효율 제고
2.특화된 웹 광고 전략 부상
3.전자상거래 운명 결정할 소송 진행중
4.안전한 ‘여행’ 보장
5.CIO과정 연이어 개설
6.믿을 수 있는 전자 서명 해결책 나와
|
|
|
Data Mining Technology on Web Logs", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
3. 분
|
|
 |
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,
|
|
 |
한 산업공학의 기반이 되는 만큼 이에 대한 지식을 쌓는데 소홀하지 않았습니다. 전공과목은 물론이고 관련된 교양수업을 수강하며 데이터 마이닝, 분석에 필요한 지식을 쌓았습니다. 또한 데이터베이스와 전자상거래 등 IT관련 지식을 쌓을
|
|
 |
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
