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의사결정 (의사결정 개념, 의사결정 정의, 의사결정 기본개념, 의사결정 나무, 의사결정 효용이론, 의사결정 사례, 의사결정분석 단계, 의사결정 구성요소, 의사결정나무 구성요소, 의사결정나무 분석단계)
의사결정이란?
- 주어진 상
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BMS는 데이터를 분석하기 위한 모형의 보고다. 통계분석이 분석모형으로 활용될 수도 있고, 의사결정나무 분석(decision tree analysis)도 활용될 수 있으며, 비용편익분석도 활용될 수 있다. 분석모형은 DSS의 목적에 맞는 것으로 선택해야 한다.
3)
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분석」, 『부동산학보』, 제71권, 147~158쪽, 2017.
5) Aoki, K., Proudman, J., and Vlieghe, G., 「Houses as collateral: has the link between house prices and consumption in the U.K. changed?」, 『Economic Policy Review』, 8, p.163-177, 2002.
6) Sutton, G.D., 「Explaining changes in house prices」, BIS
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의사결정
1. 정의
2. 제한된 합리성
3. 대안의 평가
4. 분석기법
1) 비용과 혜택분석
2) 의사결정나무
3) 의사결정 매트릭스
VI. 일정계획
1. 간트 차트
2. 네트�p으 분석
VII. 손익분기점 분석
VIII. 예산
IX. 제품 포트폴리오관
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분석기법 등이 있다. 사회복지 정책대안의 비교분석기법에는 비용-편익분석, 비용-효과분석, 정책실험, 의사결정나무가 있다.
국민기초생활보장의 도입배경을 보면 다음과 같다. IMF 체제 이후 실업률의 증가와 함께 빈곤률의 증가는 저소득
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결정형태에서 발견되는 것이 아니므로 조직 일부에서 일시적으로 나타나는 결정형태를 설명하는데 적합함
제 9절 의사결정의 기술
1. 개인의사결정 기술
1) 의사결정 나무분석(decision tree analysis) : 개인이 가능한 여러 대안을 발견하여 나열하
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의사결정 나무모형:의사결정자가 대안을 정의하고 주의해야 할 요소를 확인, 가능한 결과를 도표화하는 도구이다.
③결정 메트릭스 또는 의사결정 격자:실제적이거나 잠재적인 대안을 비교할수 있도록 작성된 표 . 시각적으로 인식할수 있게
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분석의 관점 초점을 두어 재설계해 구축한 데이터베이스
- 대용량의 관측 가능한 자료 취급하고 일반화에 초점 두어 고급통계기법과 기계적 학습 이용
- 데이터 마이닝의 방법
: 군집방법, 의사결정 나무분석, 연관성 규칙
4) 의사결정지원시
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결정하였다. 1. 분석 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 Partiti
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분석방법?
가. 기간별분석
나. 방문객분석
다. 페이지분석
라. 디렉토리분석
마. 메뉴분석
바. 에러분석
사. 없는페이지
아. 시스템분석
의사결정나무
CRM?
성공적인 CRM 개발을 위한 전략적 시사점
CRM의 도입 배경
결론
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