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1. 연관성 분석이란?
1.1 연관성 분석의 정의
1) 데이터 안에 존재하는 항목간의 연관규칙(Association Rule)을 발견하는 과정이다.
2) 마케팅분석에서 손님의 장바구니에 들어있는 품목간의 관계를 알아본다는 의미에서
장바구니 분석(Market Basket
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마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트
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마이닝이란?
과정과 방법
데이타마이닝의 응용
데이타마이닝의 목표
Prediction(예측)
Identification(확인)
데이타마이닝의 기법들
연관규칙 (Association rules)
분류체계 (Classification hierarchies)
클러스터링 (Clustering)
순차패턴 (Sequential p
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연관 분석 모형에서는 요금에 따른 연관 규칙성을 나타내 준다. 기본요금과 사용총액 부과서비스 요금에 따른 이탈자와 유지자의 연관성을 나타내준다.
다양한 기법과 알고리즘으로 분석 처리하면 여러 가지 분석 상황이 도출된다. 각각의
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연관마이닝 기반의 데이터베이스 생성 모듈: 수집한 검색 유형 데이터를 가지고 빠른 검색 결과를 제공하기 위해 주기별로 검색 결과를 제공하기 위해 주기별로 검색 유형 데이터베이스 생성.
고객 선호도 기반의 검색 모듈 : 고객이 검색한
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마이닝.
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. CRM전략의 수립
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마이닝과 딥러닝 기반의 LSTM, BERT 등의 모델을 적용하여 분석을 수행하고, 모델의 성능을 평가하는 방식으로 연구를 진행하고자 하는 바입니다.
그리하야 좀 더 장기적 플랜으로는 이러한 비정형 데이터 기반 예측 모델이 실제 마케팅 전략 수
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연관분석 결과를 보고서로 작성하여 제출하였습니다. 이 자료는 TM영업부 부장님께 전해졌고, 이 자료를 바탕으로 기존 DB의 활용 다각화에 대한 회의가 진행되었습니다.
통계학도로서 실무에서 데이터마이닝 기법을 활용하고 그 결과를 보
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