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기타
위험관리 (Risk Management), 망관리 (Network Management) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 데이터 마이닝의 기술적 측면 및 Applications
1. 데이터 마이닝의 Process
2. 데이터 마이닝의 사용기법
3. 데이터 마이닝의 활용분야
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데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS,
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9. 사이버 매니지먼트
10. 데이터 마이닝
11. 사이버윤리
제2절 디지털 경제사회와 e-비즈니스
1. 디지털 사회의 특성과 산업구조의 변화는 무엇인가?
2. e-비즈니스의 변화
[성공사례] 인터넷을 통해 디자인 정보를 공유하는 나이키
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1) 개요
CRM을 포함한 데이터 마이닝 프로젝트에서 빠지지 않고 구축되는 모형으로서 고객에 대한 점수화(scoring)와 세분화(segmentation)가 있다. 고객 점수화는 주로 로지스틱 회귀모형이 가장 널리 사용되고 있으며, 고객 세분화를 위한 방법으
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(Expert System)
4. 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5. 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
6. 기타 관련연구
1) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
2) 패턴인식 (Pattern Recognition)
3) 에이전트 시스템 (Agent System)
4) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
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Data Mining의 정의
데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡
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패턴의 수가 너무 많기 때문에 데이터 베이스에서 자동적으로 모든 패턴을 찾는 것은 비현실적
데이터 마이닝은 상호 작용하는 프로세스
사용자가 무엇을 마이닝 할 것인지 지시
데이터 마이닝 시스템과의 의사소통을 위해 사용자는 데이
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데이터마이닝(Data mining)
Ⅴ 전문가 의사결정지원시스템
1. 간호 또는 건강관련 웹사이트를 1곳 방문하여 컨텐츠를 조사하시오.
Ⅵ 정보학의 미래
1. 미래 환자간호에 간호정보학이 어떤 영향을 미칠 것인가에 대하여 간략하게 서술하시
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데이터마이닝 시스템 구축
※사업전략
※경영철학 및 포부
※광고전략
※Auction의 3C(옥션의 중점정책)
※옥션의 성공요인
※주요경매방식
※주요 비즈니스 모델
※옥션의 C2C 모형
※주요 실행 서비스
※기업 커뮤니케이션의 관점에
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및 데이터마이닝
Chapter 5. 개인화 마케팅과 eCRM
Chapter 6. 인터넷 마케팅 전략수립
Chapter 7. 인터넷 브랜드 관리
Chapter 8. 인터넷 소비자 가치 및 비용
Chapter 9. 인터넷 소비자 편의성
Chapter 10. 인터넷 마케팅 커뮤니케이션 관리
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