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3. 데이터에서 필요한 정보를 얻으려면?
1. 거래 데이터를 처리하여 유용한 비즈니스정보를 얻기 위해서는 데이터마이닝 활용.
2. 시장조사 기법 설문 데이터를 분석해 고객에 대한 정보를 얻기위해 해야하며 이에 관한 전문지식을 습득.
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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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데이터마이닝, 올랩(OLAP)등을 제공하여야 한다.
5-4. Web-Mining 의 도입
1) Web-Mining 의 도입
Web-Mining 의 정의
웹상의 웹 정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mi
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데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마
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데이터의 종류
구체적인 예
데이터 형태
데이터 수집과정
분석기술과 기법
거래데이터
거래내역, RFM
숫자, 부호, 문자
고객과의 실제 거래과정의 부산물, 보통 거래전산시스템을 통해 자동적으로 얻어짐
데이터마이닝에서 주로 쓰이는 기법
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탄생배경
4) 페이스북의 가치
3. 페이스북 활용도
1) 데이터 마이닝이란?
2) 페이스북이 가진 데이터
3) 페이스북을 이용한 마케팅
Ⅲ. 결론
1) 페이스북으로 본 미디어의 중요도
2) 미디어의 발전 방향
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데이터에서 규칙을 찾아내 적용하는 것이 더 현실적인 방법
Background
도시성장 모델의 예 (UGM)
USGS, UCSB(Keith C. Clarke)
구조
Cellular Automata, terrain mapping, land cover deltatron modeling
Background
데이터 마이닝
KDD(knowledge Discovery on Database) 의 핵심이 되
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데이터 분석 결과
수업시간에 다뤘던 자료들에 비해, 자료의 절대적인 양이나 질이 떨어지는 것을 감안해야 할 것으로 보인다. 분석한 결과는, 실제로 유용하게 사용하기에는 조금 부족해 보였다. 물론 데이터 마이닝을 했을 때가 하지 않았
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해결해 줄 수 있는 최상의 방법이다. 1.전자화폐, 2.SET, 3.SSL, 4.이중서명(Dual Signature), 5.EMV 표준, 6.데이터베이스 마케팅, 7.데이터마이닝, 8.데이터웨어하우스, 9.데이터마트, 10.OLAP & OLTP, 11.퍼미션 마케팅, 12. 텔레마케터의 Inbound 와 Outbound
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데이터 마이닝의 다양한 기법을 익힐 수 있었고 데이터 분석과 목표를 정하는 방법에 있어 조금은 익숙해 질수 있었다. 다음은 데이터를 찾으면 방향과 분석기법을 더 활용할 수 있는 방법을 찾아서 더 좋은 판단을 내릴 수 있을 꺼라 생각된
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