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역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
(5) 머신러닝(Machine Learning)
(6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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데이터 마이닝 모델의 전략적 활용에 많은 투자를 하고 있다.
4) 성공사례 4
SAS(스칸디나비아 항공회사)는 고객 지향적 마케팅 활동을 실천하여 경영 위기를 성공적으로 극복한 대표적 기업이다. 1980년대 초반에 Jans Carlzon 사장이 SAS에 취임할
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데이터 마이닝 모델의 전략적 활용에 많은 투자를 하고 있다.
4) 성공사례 4
SAS(스칸디나비아 항공회사)는 고객 지향적 마케팅 활동을 실천하여 경영 위기를 성공적으로 극복한 대표적 기업이다. 1980년대 초반에 Jans Carlzon 사장이 SAS에 취임할
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데이터를 제공하며, 분석용 질의에 대하여 빠른 수행을 지원함
데이터 웨어하우스는 대개 OLAP(on-line analytical processing), 의사 지원 시스템 (decision-support systems ; DSS), 데이터 마이닝 등의 응용과 함께 사용됨 OLAP (On-line Analytical Processing) 데이터
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data mining.Drug safety,30(7), 621-622.
김미성, & 김남규. (2011). 전통적 데이터 마이닝 기법을 온라인 마켓 분석에 적용하기 위한 구매실현지연기간의 규명 및 측정.한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 224-231.
Cambria, E. (2016). Affective computing and sent
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및 테크닉, 소자영, 강영철, 김은경, 스리메카닷텀,2005 목 차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅데이터 분석기법
1) 정량적 분석
2) 데이터 마이닝
2. 활용사례
3. 문제점과 해결책
1) 문제점
2) 해결책
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌
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데이터 마이닝, 머신 러닝 등을 포함하는 광범위한 개념입니다. 머신 런닝에는 세 가지 범주가 있고 딥 러닝은 머신 러닝과 관련이 있는데 많은 양의 데이터에서 특징을 자동으로 추출할 수 있지만 머신 러닝과 비교하여 훨씬 더 많은 데이터
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Mining 발견 규칙
가. Data Mining Architecture
나. 연관규칙(Association rules)
- 레코드 셋에 대하여 아이템에 존재하는 친화도나 패턴을 찾아내는 규칙
다. 분류규칙(Classification rules)
- 데이터베이스 내의 객체의 셋에 대하여 그 안에 내재하는 공통 특성
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.CRM은 전략으로 시작해서, Process, People, 그리고 Technology를 통합해 고객중심Business을 완성하는 경영 원칙이다. CRM 정의
CRM 비전 및 추진전략
CRM 비전 달성
CRM 구조(일반적)
CRM 구조(IT)
CRM 성공 실패비교
데이터 마이닝 활용사례
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1. 목적
기존 공간 클러스터링 알고리즘들은 객체들간의 거리를 기반 계산 비용 증대
공간 지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반 계산 비용 감소
2. 공간 클러스터링 기법
기존 클러스터링의 문제점
그림1
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