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데이터분석 및 예측모형 적합. 통계학은 물론 컴퓨터 과학, 경영정보학 등 여러 학문 분야에서 연구 ④ 데이터 마이닝과 OLAP의 차이점 - OLAP(On-Line Analytical Processing): 데이터 베이스 조회(query) 도구 - OLAP의 분석은 통계적 분할표와 동일 → 다차
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데이터분석 및 예측모형 적합. 통계학은 물론 컴퓨터 과학, 경영정보학 등 여러 학문 분야에서 연구 ④ 데이터 마이닝과 OLAP의 차이점 - OLAP(On-Line Analytical Processing): 데이터 베이스 조회(query) 도구 - OLAP의 분석은 통계적 분할표와 동일 → 다차
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데이터베이스에서 작성된 자료를 이용할 수 있는 장점도 지니고 있다. Ⅰ. 데이터마이닝(Datamining)
▷ 정 의
▷ 필요성
▷ 변 화
▷ 한 계
▷ 활 용
Ⅱ. OLAP(On-Line Analytical Processing)
▷ 정의와 목적
▷ 특 징
▷ 구 분
▷ 장,단점
▷
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나와서 인가?
고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가?
정보기술 환경의 변화
비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의
2. DATAMINIG 출현배경
3. DATAMINING의 활용분야
4. DATAMINING의 사례
5. DATAMINIG 발전과정
6. DATAMINING의 미래
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?
3. 법률문제
개인의 프라이버시 보호 등
합법적으로 개인의 데이터를 사용하거나 수집 또는 보강하는 방안 있어야 함 목표 및 활용방안
데이터의 충실도
법률문제
전문인력 확보
적절한 데이터마이닝 도구
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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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1. 데이터마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 또한 SNS에 게시된 텍
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데이터마이닝의 과정을 설명하라. (10점) 1) 고객관계관리(CRM) 과정을 도표로 정리하여 설명한다. 2) 고객이탈방지를 위한 데이터마이닝의 활용단계를 설명한다. 3. 제4장의 연구과제 자료를 대상으로 평균연결법에 의한 계층적 군집화를 시행
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마이닝할 수 있는 여건이 조성되어 있는 데이터 웨어하우스로부터 마이닝을 수행하는 데이터 웨어하우스 마이닝이 중요한 응용으로 부상하고 있다. 또한 분산 마이닝이나 WWW 환경하에서의 마이닝 등은 아직 극히 초보단계이므로 많은 연구
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Data Mining 의 전개
Customer Data의 수집
Customers에 대한 Scoring
CRM Process의 Optimizing
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BC카드사 CRM구축사례
보험개발원 CRM구축사례
유통업계 CRM구축사례
의류업계 CRM구축사례
업종별 CRM구축사례(하이퍼링크)
** 주제 1 . CRM의 개념
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