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CRM(고객관리관계)의 등장배경....................................................P3
①CRM 도입의 전략적 배경
②CRM과 정보기술과의 관계
2. CRM(고객관리관계)의 개념.........................................................P5
3. CRM(고객관리관계)의 필요성......
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데이터 분석, 웹 트래픽 모니터링 등이 있습니다. 이 기법들은 빠르게 변화하는 데이터 환경에서 의사 결정을 지원하고, 효율성을 극대화하는 데 도움을 줍니다. 전기전자공학과 대학원 면접기출 95문제 답변
1. 전지전자공학과 대학원
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산업계
6. 교통
7. 문제점
Ⅳ. 전략적 과제 및 대안
1. 전략적 과제
1) 소비 라이프스타일의 창출
2) 디자인 향상을 통한 감각 마케팅
3) 관계 마케팅을 통한 서비스 향상
4) 데이터베이스의 활용
5) 상호 교류와 교감의 장 마련
2. 전
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데이터들은 데이터 웨어하우스에 전사 통합 고객 DB에 고객 정보와 활동 이력정보로 분류되어 보관되고, 데이터 마트로 옮겨진다.
③ 정보도구 분석 도구
질의 및 분석 도구, 보고서 작성 도구, 의사 결정 시스템, 온라인 분석처리, 데이터 자
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데이터의 모양의 면밀히 검토하여 정보화의 기반을 다지는 과정 이다.
라. Modeling 단계
데이터마이닝의 핵심 (가장 중요한 단계!)
데이터로부터 다양한 형태의 마이닝 기법을 적용시켜 패턴을 추출해 낸다.
Neural Network, 결정트리등의 기법
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2장 데이터 마이닝
(1) 데이터분석의 목적과 계획
(2) 사용자료 및 분석방법
3. 본론
(1) 변수선택 및 분석순서
(2) 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 회귀 분석 및 SVM 분석
(3) 모델 비교를 통한 최적 모델 선정
4. 결론
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데이터 마이닝의 의의
1. 데이터 마이닝과 데이터베이스의 정의
2. SAS Enterprise miner 의 기본 개념
3. 모형구조 방법
Ⅲ. 연구자료 및 연구 방법
1. 연구 자료
2. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
1. Mutiplot node
2. tree node
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 참고문헌
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데이터에서 정보를 캐내는 데이터마이닝 기술이 주목을 받게 되었다. 이 기법은 기업의 생산성 제고와 새로운 패러다임인 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리(CRM(Customer Relationship Management)), 위험관리(Risk Management)등의 중요성
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고객이 다른 사업자로 이탈하는 현상을 막기 위해 고객 데이터로부터 적절한 모델을 개발하고 데이터마이닝을 수행하여 고객 이탈의 패턴을 추출한다. 이 패턴을 바탕으로 잠재적인 이탈 가능 고객을 특별 관리하여 이탈율을 낮추었다.
7. 기
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데이터마이닝 활용분야
5. 데이터마이닝 기법
5.1 분류 분석 (Classification analysis)
5.2 군집 분석 (Clustering analysis)
5.3 예측 (Prediction)
5.5 연속패턴분석 (Sequential pattern analysis)
5.6 기타 데이터마이닝 작업
5.7 Data mining methods
6. 기존 접근방법과
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