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기타
위험관리 (Risk Management), 망관리 (Network Management) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 데이터 마이닝의 기술적 측면 및 Applications
1. 데이터 마이닝의 Process
2. 데이터 마이닝의 사용기법
3. 데이터 마이닝의 활용분야
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마이닝 in 파이썬 (비즈니스 애널리틱스를 위한), 한빛아카데미
서용원(2022), 비즈니스 애널리틱스 with Python+Tensorflow (비즈니스를 위한 데이터과학), 생능
Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly 외 2명(2021), 비즈니스 애널리틱스 (데이터 분석을 통한 소통), 한빛
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마이닝」, 교우사, 2006
6. 이화직,「CRM의 이론과 사례」, 한국능률협회, 2000.
7. 김민영,「ONE to ONE Marketing」, 디지털머니캡, 2000.
8. 최정환 이유재,「죽은 CRM과 살아있는 CRM」, 한언, 2001.
9. 삼성경제연구소, 인터넷 시대의 고객관계관리 보고서,
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마이닝(data mining)은 방대한 자료에서 유의미한 패턴과 규칙을 찾아내어 자동적 자료탐색 및 분석을 통해 불량고객, 우수고객 등을 구분해 주고, 고객 특성에 대한 정보를 제공하는 등 고객 개개인에 대한 차별적이고 독특한 지원이나 서비스
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이미지와 제품서비스까지도 같이 평가하여 구매하는 경향이 강해지고 있다. 특히 젊은 소비자의 경우 제품의 이성적 측면보다 감성적 측면에 보다 강하게 반응하는 경향이 나타나고 있다. 그 결과 단순한 제품의 품질및 가격으로 소비자를
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