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알고리즘의 특징
2. 유전자 알고리즘의 수행절차
1) 개체집단 초기화
2) 개체선택
3) 교배연산(crossover)
4) 돌연변이(mutation)
5) 새로운 세대로 진화
3. 제약조건처리방법
1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스
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데이터베이스 마케팅이란?
Ⅱ. Data Mining
Ⅲ. 데이터베이스 구축
1. 기본 신상 정보
2. 거래 정보
3. 기호 정보
(1) 개인 신상 정보의 신뢰도 확보
(2) 사용자 정보 제공에 대한 이익 제공
(3) 구축 정보에 대한 보안 유지
Ⅳ. 데이터베이스
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데이터 마이닝을 이용한 의사결정지원 시스템.\" 고려대 대학원, 1999.
김수용. \"데이터 마이닝을 이용한 효과적인 DB 마케팅에 관한 연구.\" 영남 경영대학원, 2002.
강문식. \"데이터마이닝을 위한 경쟁학습 모델과 BP알고리즘을 결합한 하이브리
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Data Mining)이라는 규정을 만들기 시작하였다. 이것은 학술 연구의 목적으로 TDM을 하는 것과 그 밖의 경우인 TDM을 구별하면서 연구 기관이나, 문화유산 기관과 같이 학술연구를 목적으로 하는 경우 데이터 수집이 가능하게 하는 방법으로 그 밖
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데이터 베이스를 작동시키는데 있어 엔진의 역할을 ks다는 의미에서 ‘데이터베이스 엔진’ 이라고도 불리며, 데이터베이스의 운용을 지원한다는 의미에서 데이터베이스 서버 라고도 불린다.
94> 데이터마이닝(Data Mining)의 개념
데이터마이
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데이터를 DW, Data Mining, OLAP 등의 툴을
이용하는 분석(Analytical) CRM과 고객과의 접점에서 영업 및 마케팅 서비스
를 수행할 수 있도록 지원하는 운영(Operational) CRM, 그리고 인터넷과 콜센
터, 모바일 등 고객과의 다양한 접점을 지원하는 협업(Colla
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데이터 분석이나Data mining(분석 방법에 대해서는 다음 회에서 자세히 다루어 짐)을 통해 예측, 예상하고 그에 알맞은 차별화된 마케팅 활동을 진행하는 것으로서 Direct 마케팅과의 가장 큰 차이점은 고객의 정보를 분석하고 지속적으로 구매패
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데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터처리/분석 S//W 관련 기술이 미흡하다. 엄청난 양의 데이터를 목적에 맞게 가공해주는 기술이 필요하며 데이터를 분석해서 다양한 의미를 찾아내는 Data Mining 등도 필요하다. 엄청난 데이터는 모두 네트
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데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터처리/분석 S//W 관련 기술이 미흡하다. 엄청난 양의 데이터를 목적에 맞게 가공해주는 기술이 필요하며 데이터를 분석해서 다양한 의미를 찾아내는 Data Mining 등도 필요하다. 엄청난 데이터는 모두 네트
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Mining Data)는 북한의 금 생산량은 연간 4t 정도로 적고 있다. 광업진흥공사는 남한의 수입량이 많은 금은철아연몰리브덴마그네사이트 등에 대한 개발 효과가 큰 것으로 분석했다.
이처럼 북한은 자원은 풍부하나 자본, 기술 등의 문제로 활용을
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