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(1)사전확률과 사후확률에 대해 설명한 후, 분석결과에서 tp rate와 fp rate에 대해 설명하여라.
(2)naive bayesian을 통한 자료의 설명력을 논하시오.
6.logistic regression 과 cart, bayesian 각각의 분석결과와 분석방법을 비교하시오.
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2장 데이터 마이닝
(1) 데이터분석의 목적과 계획
(2) 사용자료 및 분석방법
3. 본론
(1) 변수선택 및 분석순서
(2) 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 회귀 분석 및 SVM 분석
(3) 모델 비교를 통한 최적 모델 선정
4. 결론
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데이터 마이닝 기법들
지도 학습(Supervised Learning)
의사결정나무(Decision Tree)
인공신경망(Artificial Neural Network)
판별분석(Discrimination Analysis)
회귀분석(Regression Analysis) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
자율 학습(Unsupervised Learning)
OLAP(On-
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨
- 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요
제2장 자료의 탐색
제3장 군집화
제4장 연관규칙의 발굴
제5장 나무모형
제6장 신경망
제7장 로지스틱 회귀모형
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨
- 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요
제2장 자료의 탐색
제3장 군집화
제4장 연관규칙의 발굴
제5장 나무모형
제6장 신경망
제7장 로지스틱 회귀모형과
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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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의사결정트리를 이용한 적군의 주타격 방향 분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44
특수기술 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보
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데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실험결과와 분석 17
(1) 신경망 결과 17
(2) 로지스틱 회귀분석 18
(3) 실험 결과비교 19
IV. 결론 및 추후연구
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분석과 그 응용』, 자유아카데미
제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』
김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미
안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양연구논
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분석. 家政科學硏究 Vol.5. 全南大學校家政科學硏究所.
김혜선, 한희선. 1995. 배우자 선택 메카니즘에 대한 연구. 가정관리학회지 vol. 13, 가정관리학회.
김양희, 문영소, 박정윤. 2003. 미혼남녀의 결혼관에 대한 연구. 생활과학논집 vol.13, 중대생
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분석
1. 투자 소요자금
제품별 투자소요자금을 종합하여 표로 작성합니다
연도별
2. 대차대조표
부속명세서 및 Back Data는 별첨자료로 준비하여야 합니다
3. 손익계산서
부속명세서 및 Back Data는 별첨자료로 준비하여야 합니다
4. 현금흐름표
Ⅳ.
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