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클릭스트림을 분석할수 있는 역량이 절대적으로 필요. -웹마이닝 1. 비즈니스 인텔리전스(BI)란?
2. 데이터의 종류
3. 데이터에서 필요한 정보를 얻으려면?
4. 데이터 마이닝
5. OLAP
6. 텍스트 마이닝
7. 웹 마이닝
8. 결론
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Web-Mining 의 도입
1) Web-Mining 의 도입
Web-Mining 의 정의
웹상의 웹 정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mining Tools from the world wide web Web Information)
웹 마이닝의
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분석적 CRM (5)
4.1.2 CRM 유형 – 분석적 CRM (6)
4.1.3 CRM 유형 – 협업적 CRM
4.2.1 CRM 시스템의 기술적 아키텍처
4.2.2 DW와 OLAP (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (1)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (3)
4.4 e-CRM과 웹마이닝
요약
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웹광고,전자상거래,데이터마이닝(사례.기사모음)
1.한전 통합시스템으로 경영효율 제고
2.특화된 웹 광고 전략 부상
3.전자상거래 운명 결정할 소송 진행중
4.안전한 ‘여행’ 보장
5.CIO과정 연이어 개설
6.믿을 수 있는 전자 서명 해결
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빠른 변화
정보가 기업 경쟁력의 척도
- 의사 결정 지원을 위한 고급 정보의 필요성 PART 1
정의
등장 배경
발전 과정
PART 2
지식 또는 정보의 추출 단계
진행 과정
효과
PART 3
기능
기법
웹마이닝
PART 4
활용 분야
사례
결론
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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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웹, 휴대폰 등을 고객관점에 재편하고 통합하는 적정채널로 연계하는 과정을 수행하고 있다. 초창기 통계분석 전문가들로 주축이 된 CRM시장은 황금알을 낳는 거위로 인식되면서 급격한 성장을 보여 왔다. 분석 CRM은 CRM전체 구성요소에서 머
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웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육성하여야 한다.
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마이닝에 대한 기초적인 지식을 쌓았습니다. 중복되는 패턴들을 효율적으로 찾아내는 알고리즘, 웹의 정보들을 이용한 오피니언 마이닝, 이미지 검색을 위해 이미지들의 특징점을 뽑아내는 방법 등을 중점적으로 공부하였습니다. 특히 이 중
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마이닝과 회귀분석등의 통계 기법들을 실 데이터로의 적용을 해보며 간접적으로 데이터분석 실무를 접해볼 수있었습니다. 또한 태블로등의 시각화 툴들을 접해 보며, 훗날 시각화 공모전을 우승 할 수 있는 기반이 되었습니다.
OO-AI : OO대학
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마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 빅데이터 기술 컨설팅과 솔루션 서비스 제공하는 사업의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다. 배운 내
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마이닝’, ‘데이터베이스 설계론’, ‘데이터베이스 특론’ 등 다양한 심화 전공 과목을 수강하며 체계적인 지식을 쌓아갔습니다. 이와 동시에 ‘학생 및 성적 관리 데이터베이스 프로그램’, ‘웹 기반 기업 인사 관리 시스템’, ‘XML을 활
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