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정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이터마이닝
1. 정의
2. 배경
3. PROCESS(KDD)
4.
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의료정보관리
데이터마이닝
Datamining(DM) 정의 DM의 정의
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☐ 대용량DB에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 지원하고 그 효
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마이닝의 여러 정의
2) 관점별 정의
2. 데이터마이닝의 등장배경
1) 출현배경
2) 데이터마이닝으로 발전담계
3)국내동향
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 처리과정
1) 문제저의 단계
2) 데이터베이스 구축단계
3) Data mining
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Data Mining이라고 정의
Statistics 관점
올바른 의사결정을 지원하기 위한 자료분석 및 모델선택으로 정의
데이터마이닝은 일반업무 목적을 위해 구축된 데이터를 연구나 지식경영을 목적으로 분석 할 수 있도록 데이터를 쉽
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단계
그래프나 각종 차트등으로 사용자들에게 보기 편하고 이해하기 쉬운 형태로 제공 데이터마이닝의 정의
데이터마이닝의 기능
데이터마이닝의 절차
데이터마이닝의 발견 규칙
데이터마이닝의 기법
데이터마이닝의 특성
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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
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정의
2)eCRM의 필요성
3)eCRM과 전통적인
4)CRM eCRM의 종류
9.CRM의 성공사례
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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
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 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) 성별
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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
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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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.
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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
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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
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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
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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
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