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데이터마이닝에서의 신경망모형
(1) 신경망에 적합한 모형
성향분석 (discrete behaviors)
… 응답자 ↔ 무응답자
… 구매자 ↔ 비구매자
… 일회성 고객 ↔ 지속적인 고객
… 대량구매고객 ↔ 소량구매 고객
… 고정고객 ↔ 이탈고객
성과모형 (per
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데이터 마이닝 기법은 큰 힘을 발휘한다는 코 치의 평가다.
한편 국내서는 LG Twins가 기존에 사용해오던 HIT (Hit with Information Technology)시스템을 대폭 개선해 활용함으로써 부진을 딛고 또한번 영광을 맛보려는 꿈을 다지고 있다. LG는 93년 선수들
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데이터 마이닝 Cook book - 『 Olivia parr rud 』지음, 『이영섭』 옮김
SAS 통계분석 - 『김충련』
종합 SAS 통계분석 - 『천대윤』
www.SAS.com/korea
SAS를 활용한 통계의 이해와 분석 - 『김주목』,『박지원』, 『강상길』
기초 SAS와 통계분석 -『오창혁』
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1. 데이터마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 또한 SNS에 게시된 텍
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데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
1.2 각 방법론간의 차이점
2. BI기법의 제조업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기
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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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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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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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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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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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