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데이터베이스에서 작성된 자료를 이용할 수 있는 장점도 지니고 있다. Ⅰ. 데이터마이닝(Datamining)
▷ 정 의
▷ 필요성
▷ 변 화
▷ 한 계
▷ 활 용
Ⅱ. OLAP(On-Line Analytical Processing)
▷ 정의와 목적
▷ 특 징
▷ 구 분
▷ 장,단점
▷
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하기 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
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data mining to knowledge discovery\", Advance in knowledge discovery and data mining, edited by U.M. Fayyad et al., AAAI Press, 1996
강현철 외, SAS Enterprise Miner 4.0을 이용한 데이터마이닝 -방법론 및 활용, 자유 아카데미, 2001
이성환 편저, 패턴인식의 원리 I권, 홍릉과학출판
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First Union 의 고객으로 유입하며 개별고객의 신용 리스크 관리를 위해 데이터마이닝 방법을 도입하기로 하였다.
■ 새로운 마케팅 전략 수립
고객세분화 및 고객속성 파악을 통한 새로운 마케팅 전략을 수립하여 수행한 과정은 아래와 같다.
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출시하였다. 이 제품은 AT&T사의 통계분석 엔진인 ‘S플러스’를 기반으로 개발된 웹 기반의 데이터 마이닝솔루션으로 주로 금융기관의 고객을 대상으로 시장을 공략하고 있다. 이 밖에 한국IBM은 ‘인텔리전트 마이너‘라는 제품을 제공하고
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돼야 한다. 사업방향이 고객만족이라면 거기서 더 들어가 고객의 이탈을 방지 등으로 정확히 명시돼야 한다. 여기에 이에 대한 재무적 지표가 함께 세워질 때 데이터마이닝의 효과를 기대할 수 있다.”
그러나 무엇보다 중요한 것은 데이터마
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로써 부정사용으로 인한 손실액의 연 40%정도의 감소를 가져올 것으로 추정되고 있다.
4. 향후 연구방향
* 부실가맹점 관리나 위조 및 변조에 의한 부정사용의 방지를 위한 데이터마이닝의 활용
* 신용평점시스템과 행동평점시스템의 신용관리
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데이터마이닝을 통해 기부자의의 성향을 정확히 파악해야 효과와 효율을 동시에 만족할 수 있다. 1. Association (연관규칙)
2. Classification (분류)
3. Sequential Pattern (순차패턴)
4. Clustering (군집)
5. 모금에서 데이터마이닝(Data mining) 의 활용
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데이터를 바탕으로 신용등급을 결정하는 시스템을 많이 사용한다. 1. 데이터 마이닝 분석 기법
① 전통적인 통계적 방법(회귀분석, 판별분석)
② 의사결정나무(Decision Tree)
③ 신경망(Neural Networks)
④ 시각화(Data Visualization)
⑤
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데이터마이닝과 질의도구(SQL)의 차이를 기술하시오.
데이터마이닝(data mining)이란 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화 함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들로 정의
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