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| Ⅰ데이터마이닝 개요
1. 데이터마이닝이란
Mine 이란 의미는 채광하다 즉, 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸다라는 것이다. 즉, 데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 말할 수 있다.
2. 데이터마이닝의 출현배경
데이터마이닝 이라는 사상은 축적된 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼 .. |
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| [데이터마이닝 / CRISP - DM 에 대해서 조사하기.]
*CRISP-DM에 대해 알아보기에 앞서 간단하게 데이터 마이닝에 대해 알아보자.
데이터마이닝이란 다들 알고 있는것과 같이 데이터(data)에서 마이닝(mining)하는 것, 즉 데이터로부터 정보를 캐내는 작업을 의미 한다. 이것은 수많은 데이터들을 모아놓은 데이터베이스에서 숨어 있는 잘 알려지지 않은 유용한 정보를 통계적 기법으로 찾아내는 과정을 .. |
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| 경영정보시스템
목차
1. 개요
2. 제조업 유통업 물류업 분석
1) 제조업(현대자동차)
(1) 제조업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
2) 물류업(한진택배)
(1) 물류업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템.. |
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| 1
의사결정트리를 통한
자동차산업의
구매 패턴 분류
Contents
2
의사결정트리
데이터마이닝
CRM
연구절차와방법
C4.5
문제정의
결론
3
▶데이터마이닝
▶CRM
▶의사결정트리
발표keyword
의사결정트리
4
예시
알고리즘을 시각적으로 표현한 데이터마이닝의 대표적인 분석방법
의사결정트리
자식마디
자식마디
자식마디
가지
자식마디
자식마디
의사결정트리의 장점
해석의 용이성
나무구조로 모.. |
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| 데이터마이닝의 개념과 종류, 작업유형 활용
목차
데이터마이닝
Ⅰ. 데이터마이닝의 기본개념
1. 데이터마이닝의 기본개념
2. 데이터웨어하우스
3. OLAP
Ⅱ. 데이터의 종류
1. 거래데이터
2. 고객 프로파일링 데이터
3. 설문데이터
4. 관찰데이터
5. 텍스트 데이터
Ⅲ. 데이터마이닝 작업유형 및 활용
1. 분류규칙
2. 예측작업
3. 연관규칙
4. 군집화
I. 데이터마이팅의 기본개념
1) 데이터마이닝의.. |
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| REPORT
■ 과목명 :
■ 담당교수:
■ 제출일 :
[목차]
1. BI기법의 유통업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
1.2 각 방법론간의 차이점
2. BI기법의 제조업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마.. |
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| 데이타마이닝
데이타마이닝이란
축적되는 데이터의 폭발적인 증가와 더불어 비약적으로 발전한 정보기술은 대용량의 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 정보를 얻을 수 있도록 한다. 즉, 대용량의 데이터로부터 기존에 알려지지 않은 유용한 지식을 찾아내는 일련의 과정을 데이타마이닝 이라고 한다. 이 기술은 기업들이 가지고 있는 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 유용한 패턴을 찾을 수 있도록 한다... |
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| 본 자료는 [데이터 분석을 이용한 게임사례]에 대해 소개한 자료로 유저 모델링- NCSOFT 사례, 유저 모델링 방법(행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석), 빅데이터 자동 열람 시스템-캔디크러쉬, QA의 게임 데이터 개발 참여-Line games, 고객 지표 분석 등에 대해 상세하게 서술한 자료임
1. 유저 모델링 - NCSOFT 사례
2. 유저 모델링 방법
3. 행위기반 클러스터링
4. 시퀀스 마이닝
5... |
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유저 모델링, NCSOFT 사례, 행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석, 캔디크러쉬, Line games, 활동 유저, 동시 접속자, 유저당 결제금액, 결제 유저당 결제금액, 데이터 카탈로그 |
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| 데이터베이스 관리시스템의 응용
데이터베이스 시스템이 구축되면, 그 다음 데이터자원을 어떻게 효율적으로 관리하고 실제 경영자의 의사결정이나 마케팅전략 수립시에 어떻게 데이터베이스를 사용할 수 있을까를 고려하게 된다.
오늘날 많은 기업들이 가장 많은 관심을 갖고 집중을 하는 것이. 데이터 웨어하우스(data warehouse)와 데이터 마이닝(data mining)의 구축일 것이다.
데이터 웨어하우스는 조.. |
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| 본 자료는 경영정보시스템에서 중요하게 다루어지고 있는 빅데이터(BIG DATA)에 대해 설명한 자료로 빅데이터의 개념과 중요성 그리고 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황과
콘텐츠산업분야 빅데이터 활용 모델 등에 대해 상세하게 설명한 자료임
빅데이터 란
빅데이터의 중요성
빅데이터, 콘텐츠 사업과의 연계성
- 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황
- 빅데이터의 부상이 콘텐츠 산업에 갖는 의.. |
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| 본 자료는 e-CRM마케팅과 주요 정보기술에 대한 내용을 정리한 자료로, e-CRM의 다양한 사례와 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 그리고 웹 로그분석과 웹마이닝에 대해 상세하게 정리한 자료임
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
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| 빅데이터의 특성
빅데이터 주요 기법분석
빅데이터 활용 사례
빅데이터의 미래 전망
이처럼 기존의 정형 데이터뿐만 아닌 비정형 데이터의 수집과 분석, 활용을 통해 최근 야구경기에서 빅데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다.
이러한 과정을 통해 건강보험공단은 방대한 양의 데이터를 확보하고 있다.
이러한 과정을 통해서 건강보험공단은 개인의 의료기록 정보를 수집할 수 있는 것이다.
하지만 무엇보다.. |
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빅데이터, 데이터, 분석, 정보, 활용, 텍스트, 기업, 기술, 통해, 보험, 대한, 영화, 이러하다, 마, 이닝, 형, 서비스, 공단, 건강, 규모 |
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| Ⅰ.해외사례 : Northwest Cellular 의 Churn Management(미국)
1. 배경
Northwest Cellular 는 97년 평균적으로 전체고객의 23%를 잃고 있음을 알게 되었다. 이의 배경에는 미국의 1996 년 발표된 장거리 통신법이 있었는데 이는 통신회사들에게 급변하는 기술과 표준의 상황에 맞추어 자유화를 허용하는 것으로 전화 사업자가 제공할 수 있는 서비스 범위를 넓히고 따라서 다른 사업자가 시장에서 경쟁을 .. |
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| 통신사 고객 이탈 예측모형
Contents
Project by. Another E
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Ⅰ. 연구 배경 및 목적
연구 배경 및 목적
현 미국 시장은 전체인구의 76%가 핸드폰을 소유하고 있고 가족 간의 주요 통신수단으로 핸드폰만 이용하는 가구도 전체 가구의 12.8%에 달함에 따라 시장이 포화상태에 서서히 근접하고 있음을 알 수 있습니다. 이에 따라 각 이동통신사들은 한국 시장과 마찬가지로 포화상태가 됨에 따라 각 통신사들.. |
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| 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
우리 주위에 상업 활동을 하는 대부분은 자영업을 하는 40~50대 서민계층이 대다수인데 기업들과 같은 단체와 비교했을 때 개개인이 소자본(小資本)을 가지고 작은 금액을 유통하는 큰 흐름이라고 할 수 있다. 이러한 서민들은 경제활동(economic activity)의 결과들을 가계.. |
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