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문제
3. 일반 데이터 보호 규정의 제정
Ⅳ. 논의 및 결론
1. 정보보호 및 자기결정권
2. 디지털화를 통한 새로운 과제
3. 헬스케어의 현대화 경향
4. 디지털 헬스케어와 의료 데이터 보호의 정합성 구현 방안
Ⅴ. 정책적 제언 및 시사점
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데이터 마이닝 Cookbook’, 출판: 敎友社 Olivia Parr Rud 지음, 이영섭 옮김, 2005
○‘데이터 마이닝’, 출판: 대청, 장남식, 홍성완, 장재호 共著, 1999
○‘(SAS Enterprise Miner를 이용한)데이터마이닝=SAS Enterprise Miner data mining‘, 출판: 敎友社,배화수 지
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사후 고객 관리 1. e-CRM과 마케팅
(1) 통합적 CRM의 구체적인 솔루션(Solution)
(2) 기업의 CRM 활용 사례 - 1/2/3
2. e-CRM의 주요 정보기술
(1) 데이터 웨어하우스
(2) 데이터 마이닝(Data Mining)
(3) 웹 로그 분석
(4) 웹 마이닝
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data-mining.co.kr> (2004.6)
▶중알일보, 2002/08/26
▶동아일보, 2002/08/27
▶조선일보, 2002/05/23
▶매일경제, 2004/5/01
▶ “한국은행 경제통계시스템” 한국은행
<http://ecos.bok.or.kr> (2004.5)
▶ “통계청 주요통계지표” 통계청
<http://www.nso.go.kr/newcm
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알고리즘을 이용한 연관규칙의 효과적인 감축, 한국지능시스템학회 논문지, 제19권, 제2호, 2009.
서정민, 데이터 마이닝, BSC, 그리고 BPM 기반의 6시그마 방법론에 관한 연구, 울산대학교 대학원 논문, 2005.
송영미, Data Mining 기법을 활용한 효율
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설명하시오
4. 관계 데이터베이스와 객체지향형 데이터베이스
5. 기업에게 필요한 정보시스템은 어떠한 종유들이 있으며 이러한 종류들의 특징, 역할, 장단점, 이들 정보시스템간의 관계를 설명하시오
6. 데이터베이스 스키마는 무엇인가
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유용한 정보가 갖추어야 할 특징을 5가지 정도 설명하시오
5. 기업에게 필요한 정보시스템은 어떠한 종유들이 있으며 이러한 종류들의 특징, 역할, 장단점, 이들 정보시스템간의 관계를 설명하시오
6. 데이터베이스 스키마는 무엇인가
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----(일부 내용)----
III. 데이터 마이닝 절차
1. 데이터 준비
-. 데이터 수집
-. 데이터 관찰, 검토 – 활용 항목 정의
-. 문제 수정, 데이터 변환
. 활용 항목 값 없는 데이터 삭제
. 데이터형 변환(방문일자, 시승일자, 계약일자 이산
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강점과 약점
6.패턴분석(Sequence)
Ⅲ.협업 필터링(collaborative filtering)
1.협동 필터링의 필요성
2.협업필터링
3.K-means 클러스터링 알고리즘
4.피어슨 상관 계수 기반 예측 기법
5.협업필터링 기술의 한계점
6.Item-to-Item Collaborative Filtering
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지속적으로 강화하고, 장기적으로 자사의 경쟁력을 제고해 가는 마케팅 프로그램임. 1. e-CRM의 개념
2. e-CRM의 기대 효과
3. e-CRM의 구축/실행
4. e-CRM 추진의 걸림돌
5. e-CRM의 성공을 위한 포인트
6. e-CRM의 분석 도구, Data Mining
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