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데이터마이닝 의사결정나무분석 -』, 서울, SPSS 아카데미.
☆Michael J. A. Berry and Gordon Linoff (1997). Data Mining
Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support, New
York: John Wiley & Sons, Inc.
☆Pieter Adriaans and Dolf Zantinge, (1998). 『데이타마이닝』,
서울, 그린.
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대량의 데이터 베이스로부터 변수간에 존재하는 추세, 유사성 및 특정 패턴을 발견하여 기업의 의사결정에 활용할 수 있도록 해주는 기법이다. 마이닝의 사전적인 의미는 ‘채굴(採掘)’
인데 이는 무의미해 보이고 무질서한 데이터로부터
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데이터마이닝 솔루션으로 불법화물을 보다 정확히 선별해 검사할 수 있게 됐으며 정상 화물의 신속한 통관은 물론, 수작업 수준의 적발율을 통해 불법화물을 효과적으로 차단할 수 있는 결과를 가시적으로 볼 수 있는 사례이다. 또한 무역 원
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(1) 데이터 마이닝의 5단계
제1단계 : 요구 분석 및 계획 수립
제2단계 : 데이터 집합 정의
제3단계 : 사전처리
제4단계 : 데이터 분석
제5단계 : 해석과 결과 적용
(2) 데이터 마이닝과 OLAP의 차이점
--> 데이터 마이닝이 OLAP
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Mining에서 인적요소의 역할은 매우 중요하다. 즉 사람에 의한 판단은 mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다. 데이터마이닝
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데이터 마이닝에 대해 알아보자.
*CRISP-DM이란?
CRISP-DM에는 몇 가지 단계가 있는데 크게 6단계로 나뉜다.
-1단계 비즈니스의 이해(Business Understanding)-
-2단계 데이터의 이해(Data Understanding)-
-3단계 데이터의 준비(Data Preparation)-
-4단계 모델링(M
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데이터 마이닝의 절차
1) 자료의 수집
2) 데이터의 준비
3) 데이터마이닝의 수행
4) 데이터 시각화
5) 마이닝 결과의 활용
Ⅱ.분석방법과 대상:각 분석법의 소개와 데이타에 대한 설명
1) 지도학습 모형의 세가지 분석법의 소개
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조사의 배경 및 정의
2. 인터넷 마케팅 조사의 특징
3. 인터넷 마케팅 조사과정
Ⅱ. 인터넷 마케팅 조사 개념으로 데이터마이닝
1. 데이터마이닝의 개념
2. 데이터의 종류
3. 데이터마이닝 작업유형 및 활용
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데이터마이닝 기법
▪ Regression - 회귀 분석
▪ Association – 연계
▪ C4.5 - 의사결정트리 기반의 분류 알고리즘
▪ Episode - 사례
▪ Sequence - 순차
CRM마케팅
CRM 마케팅
Customer Relationship Management – 고객관계관리
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통해 얻을 수 있는 효과 (다양한 성공사례)
Ⅱ. ERP(전사적 자원관리) 도입의 성공요인과 실패요인 (다양한 기업의 ERP 성공사례)
Ⅲ. 데이터마이닝 기법 (5가지)
1. 연관규칙
2. 순차패턴
3. 클러스터링
4. 의사결정나무
5. 신경망모형
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