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데이타마이닝이 왜 지금 이렇게 부각되는 것인가?
데이타마이닝에서 사용되는 복잡한 방법론들이 지금 나와서 인가?
고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가?
정보기술 환경의 변화
비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의
2. DAT
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시작했다.
뉴욕 소재 데이터 마이닝 테크놀러지 오브 베스페이지(Data Mining Technologies of Bethpage)의 마이클 길먼(Michael Gilman) CEO는 “전자상거래는 가장 새롭고 열기가 넘친다”며 “당신에게 일정기간동안 축적된 데이터가 있다면 데이터 마이
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Data Analytics 분야
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（Structured Data）
│
┌────┴────┐
（Statistical Analysis） （Data Mining）
（Unstr
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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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----(일부 내용)----
III. 데이터 마이닝 절차
1. 데이터 준비
-. 데이터 수집
-. 데이터 관찰, 검토 – 활용 항목 정의
-. 문제 수정, 데이터 변환
. 활용 항목 값 없는 데이터 삭제
. 데이터형 변환(방문일자, 시승일자, 계약일자 이산
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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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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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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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데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
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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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가산랜드마크데이터센터피에프브이(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현
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가산랜드마크데이터센터피에프브이(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현
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가산랜드마크데이터센터피에프브이(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현
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가산랜드마크데이터센터피에프브이(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현
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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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데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분
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data 간의 연관분석 결과를 보고서로 작성하여 제출하였습니다. 이 자료는 TM영업부 부장님께 전해졌고, 이 자료를 바탕으로 기존 DB의 활용 다각화에 대한 회의가 진행되었습니다.
통계학도로서 실무에서 데이터마이닝 기법을 활용하고 그 결
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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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