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경우 데이터마이닝 솔루션은 통신, 금융, 유통산업을 중심으로 도입되고 있으며 적용 산업부문은 점차 확대되고 있는 추세다. 구축을 완료하고 실제 업무에서 사용하고 있는 업체는 10여 곳에 이르며 도입을 고려중이거나 구현중인 업체도 밝
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오브 카드’ 성공 이끈 데이터마이닝 | THEPRhttp://www.the-pr.co.kr/news/articleView.html?idxno=13445
조성준 | 2019 | 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 | 21세기북스 1. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 특징
3. 기업의 빅데이터 활용사례
4. 참고문헌
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기법의 특징을 복합적으로 사용하는 것을 말하며 이럴 경우 데이터베이스 마케팅뿐만 아니라 여타의 다양한 마케팅 요소들을 과감하게 채용함으로서 최대의 효과를 기대할 수 있게 된다. 즉, 데이터베이스 마케팅을 위하여 대중 매체의 광고
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터정보과학회지
심재철, 김진섭. (2016). 빅데이터 활용과 경영혁신. 법문사.
이승훈, 임정민. (2020). 기업의 빅데이터 활용이 경영 성과에 미치는 영향 분석. 한국경영정보학회지 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터의 개념과 특징
2.
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데이터 웨어하우스의 사용자는 드릴다운 도구들을 사용하여 MDD에 저장된 예약 데이터보다 훨씬 상세한 데이터를 RDB에서 얻을 수 있다.
Ⅵ. 향후 데이터웨어하우스(DW)의 기술동향
현재의 데이터웨어하우스 데이터는 관계형 테이블 개념을 크
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기술 및 제도적 개선방안 연구, 한양대학교 공학대학원 논문, 2010.
최원규, 스마트그리드 환경에서 데이터 난독화 및 상호인증 기반의 이중 암호화 기법 설계, 숭실대학교 대학원 논문, 2014.
한국전력거래소, Knowledge Power, 2009. 1. 스마트 그
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데이터를 쉽게 정제하고, 통계전문가가 아니더라도 쉽게 분석할 수
있도록 해주는 기법 데이터마이닝
1. 데이터마이닝의 정의
2. 데이터마이닝의 출현배경
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 과정
5. 데이터마이닝의 적용분
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각 알고리즘에 명시되어 있는 수식을 비교하여 타 알고리즘과 구별되는 특징적인 부분을 지목하여 설명하시오. (4점)
③ 이를 바탕으로 극단값에 더 예민하게 반응할 수 있는 앙상블 방법이 무엇인지 쓰고, 그 근거를 밝히시오. (2점)
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데 도움을 주고자 한다. I. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 Data Mining
2.1.1 인공신경망
2.1.2 SVM
2.2 이탈고객관리에 관한 선행연구
Ⅲ. 연구모형
1. 연구절차
IV. 실증분석
4.1 자료 수집 및 변수 선정
4.2 이탈고객 세분화
V.
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외 다수 Ⅰ. 서론
1. 마케팅과 CRM
Ⅱ. 본론 1
1. CRM과 데이터베이스 마케팅
2. CRM 의 개념
3. CRM의 필요성
4. CRM 구축의 전제조건과 구축 프로세스
5. CRM 사업의 실태와 전망
Ⅲ. 본론 2 - CRM 구축사례
Ⅳ. 결론
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