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데이터마이닝의 활용분야
Ⅱ.시장바구니분석(Market Basket Analysis)
1.시장바구니분석
2.연관규칙 (Association rules)
3.측정기준
4.연관규칙의 예
5.시장바구니분석의 강점과 약점
6.패턴분석(Sequence)
Ⅲ.협업 필터링(collaborative filtering)
1.협동
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효과에 대한 연구
01. 서론
연구목표와 필요성
관련연구
02. 본론 통합모형 제시
시스템 구축
마케팅 효과 및 비용절감 효과 분석
03. 결론
별첨1-데이터시뮬레이션
별첨2-모델링
별첨3-테이블설계
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데이터 시각화의 당위성이 드러나도록 적절한 데이터를 선택하였는지와 시각화 효과가 뚜렷하게 드러날 수 있도록 고려하여 충실하게 시각화를 하였는지 여부가 기준임)
5. 빅데이터 시대에 데이터 마이닝 기법의 중요성이 부각되는 이유
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데이터 시각화의 당위성이 드러나도록 적절한 데이터를 선택하였는지와 시각화 효과가 뚜렷하게 드러날 수 있도록 고려하여 충실하게 시각화를 하였는지 여부가 채점 기준임) (12점)
5. 빅데이터 시대에 데이터 마이닝 기법의 중요성이 부
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telephone integration)
3) 고객지원서비스시스템(Customer support & service System)
(3) 협업 CRM 시스템(collaborative CRM System)
4. CRM의 도입배경 및 발전과정
5. CRM과 eCRM의 차이
(1) 정보 수집 방법의 차이
(2) 커뮤니케이션 수단의 차이
6. CRM의 목적
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협업(Collaborative) CRM (e-CRM)
3. 고객관계관리(CRM)의 중요성
4. 기업의 최대 관심사 e-CRM
Ⅱ. 고객관계관리(CRM)의 관련 사례‥‥‥‥‥‥‥‥P3
1. 삼성생명 <고객 세분화ㆍDB구축 [맞춤식 지원]>
2. ING 생명 <가족의 소중함
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데이터에 토대를 둔 공동 필터링(패턴 인식)의 구현이 은밀한 데이터에 기초한 방식보다 얼마나 쉬운가는 말하고 있지 않다.
데이터-저장소 문제 피하기
AMR의 조사 시나리오하에서 개인화가 작동되는 방식은 이렇다. 먼저 웹사이트는 방문자
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데이터의 과학적인 분석을 위하여 데이터 마이닝 기술이 매우 중요한 이슈로 부각되며, CRM의 다른 구성 요소인 운영 CRM 협업 CRM과 밀접하게 연관되어야 한다.
- CRM의 분류 -
(2) 운영 CRM
CRM의 구체적인 실행을 지원하는 시스템이다. 기존의 ERP(En
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데이터 시대의 주요 기술 중 하나로서 더그 커팅(Doug Cutting)이 공개한 하둡(Hadoop)을 꼽을 수 있다. 하둡의 개념을 조사하여 간략하게 기술하시오. (6점)
3. 추천 시스템에 활용되는 협업필터링은 무엇인지 설명하고 이의 종류로서 어떤 방법이
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Collaborative CRM
3. DW (Data Warehouse)
4. ETT (추출시스템)
5. 데이터마이닝 (Data Mining)
6. OLAP (Online Analytical Processing)
7. LTV (Life time Value)
8. CTI (Computer Telephony Integration: 컴퓨터 전화통합 시스템)
9. VolP (voice over internet protocol)
10. EIP (Enter
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