데이터마이닝
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작성일 22-12-12 07:24본문
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데이터마이닝
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Contents
1 정보의 금광 캐기
2 데이터마이닝 ‘파란불’
4. 데이터마이닝 시사점
3 데이터마이닝 ‘빨간불’
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.
Statistics 관점
올바른 의사결정을 지원하기 위한
資料 分析(분석) 및 모델 선택
MIS 관점
거대한 데이터베이스에서 유용한 정보를
유출하는 과정 +값진 정보를 사용자가
전문적 지식 없이 사용할 수 있는
의사결정지원 시스템의 개발과정
배경
① 정보력은 기업 경쟁력의 척도
② 未來에 대한 예측 필요
Computer Science 관점
통계적/수학적 分析(분석)방법을 이용하여
우리에게 새로운 관계/성향/패턴 등
가치 있는 정보를 찾아내는 과정
1. 데이터마이닝이란
Ⅰ.정보의 금광 캐기
_SLIDE_3_
Feed Back
기술 모델링
(Descriptive Modeling)
데이터로부터
과거와 현재에 대한 통찰
예측 모델링 ...
_SLIDE_1_
Contents
1 정보의 금광 캐기
2 데이터마이닝 ‘파란불’
4. 데이터마이닝 시사점
3 데이터마이닝 ‘빨간불’
_SLIDE_2_
.
Statistics 관점
올바른 의사결정을 지원하기 위한
資料 分析(분석) 및 모델 선택
MIS 관점
거대한 데이터베이스에서 유용한 정보를
유출하는 과정 +값진 정보를 사용자가
전문적 지식 없이 사용할 수 있는
의사결정지원 시스템의 개발과정
배경
① 정보력은 기업 경쟁력의 척도
② 未來에 대한 예측 필요
Computer Science 관점
통계적/수학적 分析(분석)방법을 이용하여
우리에게 새로운 관계/성향/패턴 등
가치 있는 정보를 찾아내는 과정
1. 데이터마이닝이란
Ⅰ.정보의 금광 캐기
_SLIDE_3_
Feed Back
기술 모델링
(Descriptive Modeling)
데이터로부터
과거와 현재에 대한 통찰
예측 모델링
(Predictive Modeling)
데이터로부터 모델을
만들어 未來를 예측
2. 데이터마이닝의 종류
Ⅰ.정보의 금광 캐기
실행
(DO)
effect分析(분석)
(SEE)
고객DB구축
DBM계획
(PLAN)
커뮤니케이션
경로선택
타사와의 제휴 등을
통한 책략실행
反應을 평가
ROI分析(분석)
MODELING
고객보상프로그램(program])
등의 책략 수정
고객속성DB
고객거래DB
상품관련DB
고객세분화
목표(goal)고객설정
marketing 믹스결정
인센티브 프로그램(program])
개발
3. 과정
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Data Mining
금융
의료
통신
제조업
marketing
신용평가, 신용카드 사기 탐지 증권가격 예측, 포트폴리오 평가
장바구니 分析(분석)
홈쇼핑의 방송 시간대 편성
고객 이탈 방지
문자/패턴 인식
보안 관리
질병 진단, 유전자 分析(분석)
신 제품/서비스 개발
불량 예지, 공장 자동화 재고/수요 관리
에너지
…(투비컨티뉴드 )
다.