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데이터마이닝 기법을 이용해서 결함 허용도를 3~5% 이던 기존에 비해 0.03~0.05% 정도로 줄여서 제품의 질과 고객 서비스를 향상시켰고, 이로 인해 매년 1,000 만 불의 비용을 절감하고 있다. 이 회사에서는 동쪽의 공장에서 생산된 코일의 색상이
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data possibly stored in databases (Thuraisingham, 1998). 1.Term Definition 1
2. Data mining and Knowledge Finding
Data mining Development Background
Data mining and SQL
Data mining and the other decision making methodologies
Data mining OLAP(OnLine Analytic Pr
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OLAP and Data Mining Technology on Web Logs", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
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데이터마이닝과 DLAP. 컴퓨터월드. 1997 p132∼141
11). 장동인. 실무자를 위한 데이터웨어하우스. 대청. 1998
12). 조병일. 최신 정보체계론. 박문각. 1991
13). 조재희, 박성진. 데이터웨어하우징과 OLAP. 대청. 1996
14). Adrains, P, Zantinge, D. Data mining. Aoblisan-W
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사후 고객 관리 1. e-CRM과 마케팅
(1) 통합적 CRM의 구체적인 솔루션(Solution)
(2) 기업의 CRM 활용 사례 - 1/2/3
2. e-CRM의 주요 정보기술
(1) 데이터 웨어하우스
(2) 데이터 마이닝(Data Mining)
(3) 웹 로그 분석
(4) 웹 마이닝
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데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
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Data Mining을 활용한 공간변화 연구에 도입하는 것이 필요하며, 신도시 및 택지개발의 경우 본 Simulation을 적용할 경우 탄소배출량, 토지변화, 교통량 등을 종합적으로 분석할 수 있는 도구로 활용 가능할 것이다.
- 참 고 문 헌 -
1. 도시계획 수립
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데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할
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data mining
Intelligent Building and Smart Home Conference(2009),
A Prototype of Smart Interactive TV
Netmag(2010), The future is here - Samsung 'Smart TV'
○ 인터넷사이트
애플 스마트TV 홈페이지, http://www.apple.com/appletv
구글 스마트TV 홈페이지, http://www.google.com/tv
삼성전자 스마
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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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기술하고, 어려웠던 이유와 해결을 위해 어떠한 노력을 하였고, 그 결과는 어떠했는지 기재해 주십시오. (신입의 경우 학과 프로젝트, 테스트용 프로젝트 포함) (350자)
위에 기술한 인공지능과목에서 1등을 기록했던 대용량 Data Mining…
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데이터에 대한 접근방법 및 Data Searching, Mining 학습
무선통신 기술
패킷의 흐름, 충돌제어와 같은 이상현상에 대해 분석 및 해결에 대한 흥미
컴퓨터통신, 네트워크통신, 무선이동통신, 학부에서 배울 수 있는 네트워크
과목을 수강 후 졸
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데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분
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연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시오. (4~5번 문항 각 1가지)
지원분야 : Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : 데이터 분석을 통한 B2C 솔루션 구축 지원 업무 희망
[OO자동차 고객불만 텍스트 마이닝 분석]
대학원
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data = Big data]
한화 S&C가 세계 ICT 시장을 선도하기 위해선 빅 데이터 뿐만 아니라 스몰 데이터에 대한 분석 및 사업전략이 필요하다고 생각합니다.
산업분야 막론 빅 데이터 분석의 중요성은 누구나 알고 있으며 현재 다양한 기업에서 그 활용
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