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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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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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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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data analysis for the survey was carried out through mean, standard deviation, oneway ANOVA and scheff. More specifically, it investigated (1) What kinds of life events are the most stressful ones to ; (2) Do these differ according to grade level. The results are as follows. First, study and career
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기법이 강조되면서 고객중심주의가 진화한 것이다. 처음에는 고객만족이더니 이제는 너나할 것 없이 고객감동을 표방한다. 지식경영이니 감성경영이니 하는 것들도 그 앞에 고객중심이라는 수식어가 붙는다. 고객중심의 지식경영이나 고객
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데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
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데이터마이닝 등의 표현으로 활발히 논의되고 있으며, 방대한 기능은 물론 업무전반에 대한 포괄적 감사보다는 특정 감사범위의 선택 등을 가능케 함으로서 병무비리 근절에 효율적 효과적 기제로서 활용될 수 있다.
다섯째, 적발되면 확실
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데이터 생성량은 약 40제타바이트를 넘어 설 것으로 예측되고 있다.
≪ … 중 략 … ≫
제 2장 관련 연구
2.1 VOC의 정의 및 중요성
무한경쟁의 경영환경에서 많은 기업들이 ISO9000 Series나 SIX SIGMA와 같은 다양한 품질경영기법
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데이터베이스 구축
(2)데이터 마이닝 도구 준비
(3)마케팅 활동을 대비하기위한 캠페인
관리용 도구
2) CRM의 도입단계
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데이터 품질은 물론 데이터 아키텍처, 데이터베이스 전문 인력과 함께 프로젝트를 수행하며 Coaching 기법을 통해 내부 조직원의 역량을 강화한다.
[5] 검증된 방법론과 솔루션을 활용을 적극 검토하되 자체 개발 비용과의 비교를 통해 자신의
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