|
마이닝의 활용
* 신용평점시스템과 행동평점시스템의 신용관리시스템 (Credit Scoring System)에서의 데이터마이닝의 활용이 요청됨
Ⅲ. 사례연구의 시사점
첫째, 데이터마이닝은 기업이 이미 보유하고 있는 방대한 데이터 중에서 쉽게 드러나지
|
|
|
[http://100.naver.com/100.nhn?docid=717306]
데이터 마이닝 [my.dreamwiz.com/tongseob] Ⅰ. 서 론
1. 데이터 마이닝의 개요
2. 데이터 마이닝의 활용 분야
3. 데이터 마이닝의 특징
Ⅱ. 본 론
1. 데이터 마이닝의 활용 사례
Ⅲ. 결 론
|
|
|
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
3. 분
|
|
|
데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)
5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
2) Bio Data mining
3) Spatial Data mining
4) 3D Visualization
6. 빅데이터의 영향과 전망
7. 빅데이터의 활용사례
|
|
|
데이터마이닝 모델링과 사례 - 『허명회』
SAS 통계탐험대 - 『이성철』
데이터 마이닝의 이해와 활용 - 『고재문』
회귀분석 입문 - 『이우리』
SAS 기초 - 『권세혁』
계량경제실증분석 - 『송일호』
경영통계 - 『윤재곤』 목 차
Ⅰ. 서
|
|
|
사례
-세계일보, 이코노미 세계한진택배 \'파발마\' 부활 1. 개요
2. 제조업 & 유통업 & 물류업 분석
1) 제조업(현대자동차)
(1) 제조업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
|
|
|
GDPR을 중심으로-』, 박영사, 2017. 1.서론
2.빅 데이터의 개념
3.프라이버시의 개념
4.빅 데이터를 활용의 편리함
5.빅 데이터의 활용으로 인해 소비자들의 프라이버시가 침해될 위험성
6.프라이버시의 보호 방안
7.결론
8.참고자료
|
|
|
사례
제 1 절. CRM의 이해
1. CRM의 등장배경
2. CRM의 정의 및 분류
3. CRM의 특징
제 2 절. DBM과 CRM의 관계
1. DBM(Database Marketing)
2. DBM과 CRM의 관계
제 3 절. CRM의 도입전략
1. CRM 전략 수립
2. 비즈니스 모델에 따른 CRM 전략
제 4 절. CRM
|
|
|
Networks)
④ 시각화(Data Visualization)
⑤ OLAP (On-Line Analytical Processing)
⑥ 동시발생매트릭스(Co-Occurrence Matrix)
⑦ 연관성 측정
⑧ 군집분석(Cluster Analysis)
⑨ K-평균군집화(K-Means Clustering)
2. 프로그램
3. 데이터 마이닝 응용 사례
|
|
|
금융전문가에 의해 신용등급이 결정되어 왔으나, 현재는 데이터마이닝을 이용하여 주관적인 견해를 배제하고 데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석 기법
2. 프로그램
3. 응용사례
|
|
메뉴펼치기
