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데이터마이닝을 통한 소비자 분석이 필요
5. 사례 연구의 시사점
위의 4 가지 사례들은 모두 성공사례이고 , 데이터마이닝이 실제 적용된 정확한 수치 및 결과가 나타나 있지 않다는 한계점을 감안하여 그 시사점을 살펴보면 아래와 같다.
첫
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duling, 공정 제어(manufacturing control)의 문제, 화학 약품의 공정 과정(chemical process)의 최적화, 에너지 소비(energy consumption)의 최소화 혹은 품질관리(quality control)와 자동화된 검사(automated inspection)에서도 Data Mining 기법이 쓰여지고 있다.
6) 보건 의
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해 구체적으로 설명하시오.
▶ 인터넷 마케팅의 특징
(1) 상호작용성(interactivity) : 개인에게 말을 걸 수 있는 능력과 개개인의 반응 을 모으고 기억하는 능력, 직접적인 커뮤니케이션, 개별적인 선택, 친근한 기
술
(2) 개인화 : 인터넷에 의해 가
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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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데이터양과 질을 갖추고 있는 지를 객관적으로 평가하여야 한다. 또한 데이터마이닝의 도입을 통해 얻고자 하는 목표를 막연하게 설정하는 것이 아니라 구체적이고 종합적으로 설정하여야 한다.
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Data Mining은 의
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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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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
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데이터 마이닝 Cookbook’, 출판: 敎友社 Olivia Parr Rud 지음, 이영섭 옮김, 2005
○‘데이터 마이닝’, 출판: 대청, 장남식, 홍성완, 장재호 共著, 1999
○‘(SAS Enterprise Miner를 이용한)데이터마이닝=SAS Enterprise Miner data mining‘, 출판: 敎友社,배화수 지
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datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경. 데이터마이닝. 자유아
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Data : 자료, Mining : 발굴하다, 채광하다
산더미 같은 데이터에서 금이나 은 같은 귀중한 것을 발굴하는 것
Data Mining을 한마디로 말한다면, 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정
-데이터마이닝 의 시초
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