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데이터 마이닝 활용
2. 소셜 네트워크를 이용한 정부 부처 및 공무원 간의 통합
< 기사 1 > “ 지자체·미소재단, 대출책임 떠넘기기 ”
< 기사 2 > “ 직장인 82%, 사내에 ‘왕따’ 있다”
<기사 3> “ 일산경찰, '직장 내 왕따' 4
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접근방식으로 갈 수 밖에 없다. 데이터웨어하우스는 반드시 비즈니스 목적에 따라 큰 그림을 그려야 한다.
부서간 협력 부족 | 부서별, 조직별 데이터마트가 만들어져 이른바 데이터웨어하우스가 누더기가 되는 다른 이유는 조직 내의 정치
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데이터에 대한 상품 추천 시스템의 효과성 분석
서로 다른 상품 추천 알고리즘(CF, 배열 축소, 전통 Data Mining) 의 수행도 비교
효율성과 질적 향상을 가진 새로운 상품추천에 대한 접근 기법에 대한 연구 ABSTRACT
INSTRUCTION
RELATED WORK
REC
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system)이다. DATA WAREHOUSE
▶ 등장 배경
▶ 목표와 정의
▶ 진화과정
▶ FRAMEWORK
▶ 구축효과
▶ 시장동향
▶ 구축사례(피자헛)
DATA MINING
▶ 등장 배경과 정의
▶ PROCESS
▶ 기법
▶ 구축사례
▶ 다양한 활용 분야
▶ 결론
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는 액세서리 제안을 강제적으로 볼 수 있게 하였다.
용어정리
Data Warehousing (DW)
기간 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환하여 일원적으로 관리하는 데이터베이스.
웨어하우스는 창고라는 의미인데 데이터의 격납
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데이터 재분류
고객 세분화를 통한 차별적 마케팅 전략 전개
크로스 세일을 통한 고객가치 극대화
DM 비용의 절감
신축성 있는 가격전략
모델링을 통한 수요예측 및 신제품 개발
금융업계의 DB 마케팅
서비스업계의 DB 마케팅
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라이버시나 지식 불평등의 문제를 넘어 우리 편에 설 수도 있다”면서 이러한 근거로서“본인들 또한 다른 천재들에게는 데이터에 불과하다는 것을 가장 잘 아는 사람들이 바로 뉴머러티이기 때문”라고 설명한다. 그는 또 “수치 처리 기술
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그 림 ≫ K=4로 선택
6.2 c) 최선의 k값을 사용하여 평가용 데이터에 대한 분류행렬표를 작성하시오
≪ 그 림 ≫ 6.2 a)
6.2 b)
6.2 c)
6.2 d)
6.2 e)
8.1 문제)
8.1 a)
8.1 b)
8.1 c)
9.1 문제)
9.1 a)
9.1 b)
9.1 c)
9.1 f)
9.1 g)
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데이터를 이용하여 생성한 커널기반함수와 커널기반함수와 곱하는 가중치로 구성된다. 이러한 가중치는 종속변수 값(y)을 추정하고자 하는 지점(x)과 관측데이터(X)와의 거리에 비례하여 계산된다.
3) 커널기반함수
커널기반함수는 관측치 X
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Data
2. Data Set 내용
3. 1 테이블 레이아웃
3. 2,3 데이터 분포도
4. 방법론-의사결정나무
4.1 의사결정나무 구성요소
4. 2 프로젝트생성
4. 3 프로젝트 노드 생성
4. 4 Input Data Set
4. 5 Samping 노드
4. 6 Data Partition 노드
5. 의사결정
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