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나타남
회귀분석결과 향후출산 계획여부는 학력,가족형태, 자녀수 순서로 나타남 주제선정
데이터 소개
향후 출산계획 빈도분석
데이터 마이닝 프로세스
의사결정나무 분석
회귀분석
신경망분석
ASSESSMNET를 통한 방법 비교
결론
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분석에서 더 작은 값을 나타내고 있다. 따라서 3변량의 시계열 자료분석의 경우가 5변량으로 나타났다. 그러나 은닉노드를 제거하여 신경망을 재구성한 경우의 예측력과 원래의 신경망의 예측력에는 3변량과 5변량 시계열 자료분석에서 모두
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나타남
회귀분석결과 서울에 대한 만족도는 서울 시정에 대한 신뢰도, 건강상태, 대중교통,
중략................. 분석흐름도&노드설정
Data summary 1/2
Data summary 2/2
의사결정나무분석
회귀분석-stepwise
신경망분석
리프트 그래프
결론
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분석, 로지스틱 회귀분석, 신경망분석, 유전적알고리즘, 분류의사 결정나무의 5가지가 있다.
데이터분류방법
1.명목형 자료(nominal data)
이 자료는 범주형 자료를 나타낸다. 성별값처럼 1,2로서 2가지로 나타낼수 있는 것이 명목형 자료이다. 중
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파형은 첫 번째 피크가 공동의 정도에 따라 작게 나타나는 경향이 있다.
MEM의 차수는 80차로 FFT의 스펙트럼의 공명주파수와 거의 일치하는 차수로 설정하였다.
다. 인공 신경망 학습 및 검증
인공 신경망 학습 및 검증에 사용한 입력패턴, 목
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신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 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 특
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분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레
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수 있는 기회였으며, 특히 텍스트 데이터 처리와 신경망 모델에 대한 실무 경험을 넓혔습니다.
이 외에도, 분석 도구로는 Python과 R, TensorFlow, Keras 등을 사용하여 모델을 개발하고, Scikit-learn과 Pandas로 데이터 전처리 및 분석을 수행한 경험이 있
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분석 기술을 넘어, 비즈니스 프로세스를 최적화하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 특히, LG CNS는 AI 기반의 데이터 분석, 자연어 처리(NLP), 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고
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분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술적 문제를 해결할 수 있는 문제 해결 능력과 실험적
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분석을 위한 효율적 데이터 처리 기법’ 연구 프로젝트에 참여하며, 대용량 데이터 환경에서의 효율적인 연산과 저장 방식을 개선하는 알고리즘 개발에 기여하였습니다. 이 결과는 연구 보고서 형태로 제출되었고, 해당 기술은 학과 내 연구
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