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것은 무엇인가?
3. 현대백화점의 연혁
4. 현대백화점의 CRM 도입배경
5. 현대백화점의 CRM 서비스 구조 및 내용
6. 현대백화점 CRM이 제공하는 서비스
7. 현대백화점의 CRM으로 인한 효과
8. 현대백화점의 CRM 분석
9. 사용현황 및 실태
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프로젝트 관리기법의 개발ㆍ사용
II. 인사관리적 측면의 전략
1. 새로운 기술과 지식 수요를 충족시켜라
1) 교육ㆍ훈련을 실시하라
2) 컨설턴트를 선정ㆍ이용하라
2. 이해관계자들의 목표ㆍ가치가 일치되도록 동기부여시켜라
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데이터마이닝(Data Mining)
1. 데이터마이닝
2. 데이터마이닝의 수행과정
3. 데이터마이닝 기법
4.데이터마이닝의 활용분야
Ⅱ.시장바구니분석(Market Basket Analysis)
1.시장바구니분석
2.연관규칙 (Association rules)
3.측정기준
4.연관규칙의 예
5.
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분석대상 Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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Parsing하여 다양한 언어로 Conversion (C ß à JAVA)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.Data Analytics 분야
2.적용영역
3.Guru
4.관련업체
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마이닝방법이 사용된다. 과거에는 금융전문가에 의해 신용등급이 결정되어 왔으나, 현재는 데이터마이닝을 이용하여 주관적인 견해를 배제하고 데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석
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데이터의 변화추이를 찾아내는 과정이다. 데이타마이닝이란?
과정과 방법
데이타마이닝의 응용
데이타마이닝의 목표
Prediction(예측)
Identification(확인)
데이타마이닝의 기법들
연관규칙 (Association rules)
분류체계 (Classification hi
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Data Mining의 개요
Data Mining Techniques
Data Mining Algoritms
Data Mining Tools
Data Mining의 구축단계
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데이타베이스 마켓팅(DataBase Marketing)
스코어링 시스템(Scoring System)
캠페인 관리(Campaign Management)
생애가치(LifeTime Value)
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Bussiness Case의 구
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개념과 적용사례
1. 소프트웨어 공학의 개념
2. 소프트웨어
1) 소프트웨어
2) 소프트웨어 분류
3. 소프트웨어 공학이 발전
4. 소프트웨어공학이론의 적용사례
― 데이타 마이닝
1) DATA MINING의 정의
2) 데이타마이닝의 특징
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마이닝의 처리과정
1. 문제 정의 단계
2. 데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5) 보고 및 가시화 (Reporting / V
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