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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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Mining에서 인적요소의 역할은 매우 중요하다. 즉 사람에 의한 판단은 mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다. 데이터마이닝
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소개
2. 도입 배경
3. 도입 과정
1) 추친 목표
2) 추진 전략
3) 추진 단계
4) 적용 솔루션
5) 웹하우스
4. 도입 성과
1) 도입 전 기대
2) 도입 후 결과
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데이터베이스의 한계점
데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝과 같이 전자적으로 축적되어 있는 데이터를 공유하고 이를 적극적으로 분석하여 활용하려는 정보기술은 주로 미국을 포함한 주요 선진국들에 의해 소개되오 있다. 이러한 정보기
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mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
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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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소개 UrbanSim, 국토정책 Brief 제210호, 2008.
2. 최병남, 임은선(2009), 국토공간계획의 과학적 수립을 위한 한국형 계획지원체계 구축 과제와 전략, 국토정책 Brief 제213호.
3. 김태경, 박헌수, 권대한(2009), 도시성장관리모형 구축을 위한 기초연구, 경
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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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소개와 배경지식을 살펴보았고, 전자수첩 프로그램의 구조 그리고 기능, 역할 등을 전체적으로 살펴보았다.
익숙하지 못한 비주얼 베이직으로 작성한 첫 작품이어서 다양한 기능들을 접목시키지 못한 것에 대해 아쉬움이 남지만 다름대로
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데이터 모델을 제공한다.)섹션 1에서는 위에서 언급한 현존하는 보편적인 데이터 모델의 문제점을 논하고,n-항 관계들과 데이터 베이스의 정규형에 기초한 데이터베이스 모델과일반적인 데이터 전문용어의 개념을 소개한다. 섹션 2에서는 관
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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데이터 분석의 기초를 쌓았습니다. 통계적 방법과 확률 이론을 활용하여 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 키웠습니다. 이후, 여러 프로젝트에 참여하며 머신러닝과 데이터 마이닝 기술에 대한 깊은 관심을 가지게 되었습니다. 특히, 실무
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데이터 처리와 분석에 대한 깊은 이해를 쌓아왔습니다. 대학 시절 통계학과 데이터 마이닝 수업을 수료하며 이론적 지식을 다졌고, 이후 한 금융 기업에서 인턴으로 근무하며 실제 데이터를 다루는 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서 데이터 전
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데이터 분석이 어떻게 전략적 의사결정에 기여하는지를 경험하며 더욱 더 이 분야에 매력을 느끼게 되었습니다. 대학에서는 통계학과 데이터 마이닝에 대한 기초를 쌓고, 다양한 프로젝트를 통해 분석 기술을 연마하였습니다. 학문적 지식
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데이터는 단순한 숫자나 기록이 아니라, 의사결정을 도와주는 중요한 자산이라고 믿습니다. 이러한 믿음은 학업과 실무에서 데이터 분석 경험을 쌓으면서 더욱 확고해졌습니다. 대학에서는 통계학과 데이터 마이닝을 중심으로 한 수업을 통
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데이터 분석의 매력을 일깨워주었고, 이를 통해 기업이나 조직이 의사결정을 내리는 데 기여하고 싶은 열망이 생겼습니다. 대학에서 관련 과목을 수강하며 통계학, 데이터 마이닝, 머신 러닝 등의 기초 지식을 쌓았습니다. 데이터 분석의 기
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