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데이터 마이닝이란 그 대상이
방대한 양의 데이터라는 의미로 이해하면 된다.
결국 데이터 마이닝이란 대용량의 자료를 컴퓨터 중심적 기법으로 축적하고 잘 처리하여 다차원적 분석기법 및
경험적 방법을 이용하여 분석하고 이에 대한
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CRM, eCRM의 구축 효과 Page 69∼71
5-3. eCRM의 가반이 되는 Datawarehouse의 구축
1) 인터넷 데이터웨어하우스 구축 Page 72∼74
2) 고객관계관리와 데이터웨어하우스 구축 Page 74∼76
5-4. Web-mining의 도입 Page 77∼80
참고자료
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숫자
2) 문자열
3) 논리값
4) 참조 영역
5) 주소지정 방법
Ⅴ. 엑셀(Excel)의 통계함수
1. COUNTA 함수
2. COVAR 함수
3. CRITBINOM 함수
4. DEVSQ 함수
5. EXPONDIST 함수
6. FDIST 함수
7. FINV 함수
8. FISHER 함수
9. FISHERINV 함수
10. FORECAST 함수
참고문헌
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방법을 분류하고, 특징을 요약하시오.
7. Rollback과 commit 문의 역할과 특징을 요약하시오.
8. 로그기반 회복 기법 중 지연 갱신(deferred update) 회복 기법과 즉시 갱신(immediate update)의 차이점을 요약하고 특징(장단점)을 분석하시오.
9. 데이터
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시 험 순 서 ____________(p.4)
5. 주 의 사 항 ____________(p.5)
6. 결과의 해석 및 정리 ____(p.5)
7. 시험결과 및 데이터 ______(p.7)
8. 데이터 해석 ____________(p.13)
9. 고 찰 ___________(p.17)
10. 사 진 자 료 ___________(p.18)
11. 참 고 문 헌 ___________(p.20)
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데이터마이닝은 기업이 이미 보유하고 있는 방대한 데이터 중에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내 준다는 점에서 효과적이다. 사례에서 살펴보듯이 기존의 방법으로는 드러나지 않는 패턴들을 분석하여 실제 수익률 증가에 기여
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데이터를 생성하고, 데이터 분포를 2차원 평면에 표시하시오. (평균과 공분산은 각자 정하되, 다양한 형태로 시도해 볼 것)
2. 1에서 생성한 각 데이터 클래스에 대해 그 분포를 모수적방법과 비모수적 방법을 이용하여 추정하시오.
3. 1과
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분석 (Neighborhood Analysis)
6. 검색기능 (Search)
7. Line-in-Polygon과 Point-in-Polygon 기능
Ⅳ. 지리정보시스템(GIS)의 특성
1. 효율적인 수치지도(digital map) 제작
2. 효율적인 GIS 데이터 모델 적용
3. 다양하면서도 강력한 공간 분석 기능
4. 다양한 데이
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분석하여 문제점을 짚어보고 앞으로의 효과적인 CRM 구축을 위한 개선 사항과 전략적 방향을 제시해 보고자 한다.
제2장 이론적 배경: CRM
1. CRM의 정의
CRM (고객관계관리: Customer Relationship Management)이란 ‘고객에 대한 광범위하고 심층적인 지
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것으로 예상되는 변수들
: 일반적으로 투표율과 관계가 없지 않다고 생각되는 변수들
▣ 기존이론 검토
■ 도저촌고 현상 연구주제 설정
기존문헌 검토
이론구축 그리고 가설도출
데이터 모집
분석
결론과 함의
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