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템이 고객관계의 관리에 구체적으로 어떻게 활용되는지를 최우선
ㆍ데이터의 축적과 관리도 중요하지만 분석된 데이터를 어떻게 해석하고 활 용할 것인가에 보다 많은 관심을 기울여야 함
2) 일부 부서만이 아닌 전사적 지원으로 CRM 성공을
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분석
분산분석표의 유의확률 값이 유의수준 5%에서 0.0001로 0.05보다 작으므로 모형은 적합하며 R-Square가 0.3247로 추정된 회귀식이 주어진 데이터와 약 32%정도 적합함을 알 수 있다.
추정된 회귀식을 분석해보면, 다른 변수를 고정시킨 후 디자인
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데이터를 분석에 사용했다. 10개의 변수는 유한별(2021)의 연구를 참고하여 선정했고, 5개의 변수는 직접 선정하였다.
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4.2. 일본 후쿠이현의 사례
- 산학연관으로 인한 지역산업의 경쟁력 강화:
세계시장 점유율 1위 제품 14개, 일
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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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분석-------------------------------------------------------9
III. 분석틀-----------------------------------------------------------10
1) 분석방법----------------------------------------------------------11
2) 변수의 정의 및 변수의 측정------------------------------------------11
3) 데이터의
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분석(학현사 2002.2)
7. 안윤기, 박동련 : 가설검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.c
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분석 44
4.3.3 군산의 기상데이터 분석 45
4.3.4 음영각을 구하기 46
4.3.5 음영각 표 47
4.3.6 차양길이 48
4.3.7 시뮬레이션 49
4.3.8 결론 50
4.4 복합학제적 문제 해결 51
4.5 사용 도구 52
5장 설계 결과물의 장단점 분석
5.1 설계 목표의 달성 54
5.2
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데이터를 분석함이 유리하나 실험 여건상 두 마리로 데이터를 취할 수밖에 없었기에 예상되는 오류는 실험상의 통계적 오류 외에 크기와 무게가 다른 쥐의 생리적 반응차이와 체온유지와 환경조성 차이에 따른 오차를 생각할 수 있다.
두 약
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분석에 불꽃 이온화 검 출기를 사용할 경우 등에서 나타날 수 있다.
④ 분석에서 얻은 데이터의 재현성이 낮으므로, 같은 결과를 얻기 위해서 조절해야 하는 많은 변수가 있다.
2. FID 조사
불꽃열이온화 검출기( Flame Thermionic Detector, FTD )는 불
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데이터 중 유용한 가치를 창출할 것으로 판단된 데이터의 양은 23%(0.64ZB)로, 그 중 3%가 분류되었고, 0.5% 만이 분석되었으며, 95% 이상의 데이터는 이용되지 못하고 방치되었다.
이런 흐름 속에서 데이터를 얻는 능력 - 즉 데이터를 이해하는
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