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제1장 데이터마이닝의 개요 제2장 데이터마이닝의 활용 제3장 자료의 탐색 제4장 군집분석 제5장 연관규칙의 발굴 제6장 나무모형과 앙상블 기법 제7장 신경망 모형 제8장 로지스틱 회귀모형과 평점표 - 각 장별 출제예상문제(해설포함) 총4
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데이터 마이닝임
(1) 정보와 데이터
① 정보화 시대를 맞이하여 정보의 원천인 데이터에서 유용한 정보를 캐내는 ‘데이터 마이닝(data mining)’이 주목받고 있음
② 인터넷을 비롯한 컴퓨터의 발전은 데이터베이스를 포함하여 정보를 다루는
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데이터 마이닝임
(1) 정보와 데이터
① 정보화 시대를 맞이하여 정보의 원천인 데이터에서 유용한 정보를 캐내는 ‘데이터 마이닝(data mining)’이 주목받고 있음
② 인터넷을 비롯한 컴퓨터의 발전은 데이터베이스를 포함하여 정보를 다루는
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데이터마이닝의 도입배경
- 데이터마이닝 : 데이터는 정보로, 정보는 지식으로 진화하고 있으며 이러한 진화를 위해 고객관계관리를 포함한 여러 분야에서 그 중요성이 부각되고 있는 분야
1.1.1 정보와 데이터
- 데이터 마이닝(data mining) : 정
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제1장 데이터 마이닝 개요 1. 데이터마이닝의 도입 배경 오늘날과 같은 정보화 시대에는 “유용한 정보”를 캐내는 데이터 마이닝(Data mining)이 중요해지고 있다. ? 정보처리 기술 발달: 1970년대의 정보처리 기술은 특정직의 전유물 이였고 1980
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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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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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데이터와 더불어 IT의 화두이기 때문에 Global ICT Leader로서 성장하기에 적합한 분야입니다. 가트너(Gartner)의 모바일 결제 시장에 관한 전망에 따르면, 2017년에는 4억 5,000만 명이 7,210억 달러 규모의 시장을 만들어 낼 것이라 밝혔으며, 향후 아시
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방송학과
3. 자격증
① 2급 정사서 자격증
② MOS(Microsoft Office Specialist) Master 자격증
③ 한자 능력 검정 시험 3급 공인 자격증
④ TOEIC 900점
⑤ SEPT 최우수 등급 점수
⑥ 정보 처리사 자격증
4. 경력
저는 연세대학교 문헌정보학과를 졸업하여 사서
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시험일정’
3학년 2학기 기말고사 기간 직전에 있었던 일입니다. 시험 일정이 공고가 되었는데 하필이면 전공 3과목이 하루에 몰려 있었던 것이었습니다.
학생 대부분은 시험날짜를 재조정 해야 한다는 의견이었지만 소수 학생은 그대로 해야
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