|
5. 데이터마이닝의 적용상의 주의사항
6. 데이터마이닝의 접근방법
1) Supervised data
2) unsupervised data
7. 데이터마이닝 기법
1) 연관규칙
2) 순차패턴
3) 클러스터링
4) 의사결정나무
5) 인공신경망
6) 유전학적 기법
7) 사례기반추출
|
|
|
강점과 약점
6.패턴분석(Sequence)
Ⅲ.협업 필터링(collaborative filtering)
1.협동 필터링의 필요성
2.협업필터링
3.K-means 클러스터링 알고리즘
4.피어슨 상관 계수 기반 예측 기법
5.협업필터링 기술의 한계점
6.Item-to-Item Collaborative Filtering
|
|
|
데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법으로서 최근 들어 관심을 받고 있는 분야이다. 마이닝에서 얻을 수 있는 지식에는 연관규칙, 분류규칙, 요약규칙, 클러스터링 등 여러 가지가 있으며 추
|
|
|
마이닝이나 WWW 환경하에서의 마이닝 등은 아직 극히 초보단계이므로 많은 연구가 이루어져야 할 것이다. 1. 데이터마이닝의 등장배경
2. 데이터마이닝의 발전과정
3. 데이터마이닝의 정의
4. 데이터마이닝의 기능
5. 데이터마이닝의 프
|
|
|
데이터를 분류하는 것이 아니라 구문분석, 데이터마이닝기술을 이요하여 통계적으로 처리한다. 주제별로 검색결과를 분류하고 예상 답변을 바로 추출해 이용자의 정보탐색 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 서비스라는 점이 강점이다. 예를
|
|
 |
데이터마이닝.
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. CRM전략
|
|
|
정의
2)eCRM의 필요성
3)eCRM과 전통적인
4)CRM eCRM의 종류
9.CRM의 성공사례
|
|
|
데이터관리를 이룬 다음 이것을 캠페인 실행에 접목하는 방법론이다. 하지만 분석 CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객중심주의가 중요한 위치로
|
|
|
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 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
|
|
|
데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
무엇이라고 생각하는지 정의하고, 그에 따라 본인의 역량 수준을 점수화(100점 만점 기준)하여 주시기 바랍니다. 그리고 본인이 현재의 역량을 보유하기 위해 과거에 어떤 노력을 해 왔는지 사례를 들어 상세히 기술하여 주십시오.
|
|
 |
정의하고, 그 이유와 자랑할 만한 사례에 대해 설명해 주십시오. [600 Bytes, 300자 이내] * 현재 563 Bytes
[무거운 엉덩이로 수능대역전극]
[데이터마이닝, 영업에 날개를 달다]
타인과의 관계에 있어서 가장 크게 후회되었던 상황과 이를 극
|
|
 |
data에 대한 분석과 이를 기반으로 신사업 분야를 구축하는 것이 필요하다고 생각합니다.
단지 사람이라는 대상 뿐만 아니라 신호와 영상, 인코딩 데이터 등 다양한 정보를 다룰 수도 있을 것입니다. 이를 위해선 빅 데이터를 3V, 5V와 같이 정의
|
|
 |
정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바
|
|
 |
마이닝 분석]
고객 콜센터에 유입되는 자연어 처리된 30만건 이상의 데이터에 대한 유의미한 통계적 결과를 도출하는 프로젝트였습니다. 우선 고객불만을 정의하기 위해 TF-IDF 기반의 불만비율을 새로 정의하고, 고객의 관련지표(성, 지역, 차
|
|
메뉴펼치기
