[졸업][경영정보] 데이터마이닝을 이용한 의사결정지원시스템

  • 등록일 / 수정일
  • 페이지 / 형식
  • 자료평가
  • 구매가격
  • 2004.10.20 / 2019.12.24
  • 56페이지 / fileicon hwp (아래아한글97)
  • 평가한 분이 없습니다. (구매금액의 3%지급)
  • 4,600원
다운로드장바구니
Naver Naver로그인 Kakao Kakao로그인
최대 20페이지까지 미리보기 서비스를 제공합니다.
자료평가하면 구매금액의 3%지급!
이전큰이미지 다음큰이미지
목차
제 1 장 서론
1.1 연구배경
1.2 연구의 필요성 및 목적
1.3 연구의 범위 및 방법

제 2 장 데이터 마이닝의 이론적 고찰
2.1 데이터 마이닝의 개요
2.2 데이터 마이닝의 기법 소개
2.3 데이터 마이닝의 프로세스
2.4 관련기술

제 3 장 데이터 마이닝을 이용한 의사결정지원 시스템
3.1 의사결정 지원 시스템의 기본 개념
3.2 의사결정지원 시스템의 구조
3.3 데이터 마이닝과 의사결정지원 시스템의 관계
3.4 특성화 규칙(Characteristic Rule)을 이용한 의사결정지원 시스템
3.5 타당성 검증

제 4 장 결론
4.1 연구 요약
4.2 향후 연구방향

참고 문헌

본문내용
1.1 연구배경

현대 사회에서는 데이터가 무제한적으로 증가하고 있다. 이는 최근 데이터 수집 및 저장 기술의 발달, 데이터베이스 관리시스템과 데이터 웨어하우스의 기술의 광범위한 사용으로 인해 기업 내부의 대량의 데이터를 축적할 수 있도록 하였고, 기업들도 축적된 데이터를 의사결정에 필요한 새롭고 가치 있는 정보와 지식들을 잠재적인 원천으로 인정해주고 있기 때문이다. 반면에 너무나 많은 데이터들의 양 때문에 실제로 필요한 정보를 얻기란 점점 힘들어 지고 있다. 그러므로 수많은 데이터들은 잘 정제된 정보로 분석함으로써 의사결정에 필요한 정보와 지식을 획득하여 활용할 수 있어야 한다.
데이터 마이닝은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들간에 관계를 정교한 분석 모형을 사용하여 찾아내는 작업으로 기업들이 보유한 기존의 경험적 지식을 재확인하는 역할을 수행함과 동시에 지금까지 인식하지 못했던 새로운 정보를 제공하여 경영의사 결정에 도움을 준다. 특히, 데이터 마이닝에 의해 발견되는 기존의 관념을 깨는 지식은 기업 경쟁력 강화에 결정적인 도움을 준다.

1.2 연구의 필요성 및 목적

기업의 경영환경 변화 ( 시장의 변화, IMF 이후 산업구조 조정, 다양한 고객 요구 등)로 기업 경영에 있어 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management), 위험관리(Risk Management), 등이 부각되기 시작했다. 보다 신속하고 정확한 의사결정과 마케팅 전략 수립은 이제 기업의 사활이 걸린 문제가 됐다.
이러한 변화는 많은 기업들이 현재 데이터베이스시스템의 한계를 극복하고 데이터 웨어하우스나 데이터 마트(Data mart)를 구축하게 하였으며, 이로 인해 향후 기업의 의사결정 지원을 위한 데이터 마이닝 시스템을 갖추는 작업이 활발해질 전망이다.
참고문헌
장남식·홍성완·장재호, "데이터마이닝", 대청출판사, 1999.9
강현철외 4인, " SAS E-Miner를 이용한 데이터마이닝 방법론 및 활용", 자유출판사, 1999.4
조재희·박성진, "데이터웨어하우징과 OLAP", 대청출판사, 1996
한재민 "경영정보시스템", 학현사, 1998
스테판스미스, 알렉스 버슨, 커트티어링, " CRM을 위한 데이터마이닝", 대청출판사, 2000,10
이민철, "데이터마이닝의 개요", 대우정보시스템 컨설팅사업부 E-ERP Team, 1999
강현철·김은석외 3명, "데이터마이닝-방법론 및 활용", 자유아카데미, 1999.11
최대우, "국내 통신업체에서의 데이터마이닝 적용사례", 2001.1
진희철, "Data Mining은 우리에게 어떤 이익을 주는가?", Samsung SDS Co, 2000.7
SAS Korea 컨설팅사업부, "SAS Enterprise Miner소개 및 구축사례", 2000.5
나민영, "특집/ 2000년대의 DB응용기술 '데이터마이닝' ", DBWORLD 1997년 9월
윤지숙, "Data Mining 사례연구", 한국 SAS 컨설팅 교육팀
Jesus Meno, "Data Mining Your Website", Digital press, 1999
Pieter Adriaan, Dolf Zantinge (1996) 의 "Data Mining"을 정리한 자료
http://www.dt.co.kr
http://www.dni.co.kr
http://www.spss.co.kr
http://www.sas.com/offices/asiapacific/korea/index.html
http://www.iwillsoft.net/crm
http://coolzone.azionet.com
http://www.sisait.co.kr
자료평가
    아직 평가한 내용이 없습니다.
회원 추천자료
  • 인공지능 시스템
  • 시스템 자체의 경험으로부터 유래된 정보를 끌어내고 해석함으로써 목표지향적 의사결정 수립과정을 수행하는 컴퓨터 시스템비록 인간이 가진 사고의 폭, 복잡성, 보편성을 완전히 따라가지는 못할지라도 최근에 이 응용프로그램들은 지식경영에서 중요한 역할 담당!언어를 배울 수 있는 시스템물리적 작업 완수 가능인지장치 사용 및 인간의 의사결정과 전문지식 흉내 가능인공지능 시스템의 이점컴퓨터에 의한 데이터 처리와 지능적 처리인공

  • [국제경영학] 인포시스(Infosys technology) 경영전략
  • 지원 중심이 인도에 기반이 있는 HSBC와 같은 은행과 British Telecom과 같은 전자통신회사가 있다.위협*고학력 기술자들의 몸값 급등*지나친 미국 의존*열악한 인도의 정보 인프라구축 상태*인도는 급격한 산업 변화를 겪고 있는 단 한 나라가 아니다. 경쟁사는 낮은 임금 또는, 대학교와 기술 전문대학교와 같은 교육기반 시설이 확충되어있는 중국이나 한국과 같은 나라로부터 나올 수도 있다. *고객들이 중국이나 한국과 같은 다른 나라의 역외 서비스

  • [현대경영]KRP이론을 바탕으로 한 세계화 기업 경영 발전
  • 경영기법만을 따르는 것이 정답은 아닌데도, 시간이 부족하다는 이유로 꼼꼼히 따져보지 못하고 무분별하게 ‘남의 것’을 받아들이는 것이다. 그러나 IMF 위기는 지나갔고 세계의 시장상황은 하루가 다르게 급변하고 있다. 지금이야말로 각 기업마다 존재하는 독특한 문화와 환경을 무시하고 경쟁 기업이 도입한다는 이유로 무작정 ‘일단 도입하고 보자’ 는 식의 발상이 팽배한 것은 아닌지 점검해야 할 시점이다. 왜냐하면 기업의 의사결정은 수많

  • [공학] 데이터마이닝DATA MINING의 실제 적용 사례와 발전 전망
  • 데이터마이닝에 대한 전문적인 분석보다는 산업공학과 학생이 아니더라도 대학생이라면 누구나 이해하기 쉽게, 그리고 기술이 어떻게 실생활에 적용되고 응용되었는지에 맞추어 조사하는데 의의를 둔다는 점을 밝힌다. 1.3 데이터마이닝의 기본 개념데이터마이닝은 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사결정에 이용하는 과정을 말한다. 데이터마이닝은 데이터베이스로부터 과

  • [혁신과 조직, 조직경영] 조직개발
  • 경영의 능력에 달려있다. 경영혁신이란 경영상태에 중요한 변화를 일으키며, 의사결정과정에 유용한 정보의 내용, 위치, 양 및 질에 영향을 미치는 프로그램, 제품 또는 기법을 의미한다. 흔히 기술혁신과 상대되는 개념으로 인식된다. 또한 창출하는 기회와 위협을 적절히 활용함으로써 지속적인 고도성장을 하는 초일류 기업이 되기 위해 요구되는 사상 및 방법과 시스템을 채택하여 전사적 차원에서 구체적으로 실천하는 과정으로 경영의 3대 요소

사업자등록번호 220-06-55095 대표.신현웅 주소.서울시 서초구 방배로10길 18, 402호 대표전화.02-539-9392
개인정보책임자.박정아 통신판매업신고번호 제2017-서울서초-1806호 이메일 help@reportshop.co.kr
copyright (c) 2003 reoprtshop. steel All reserved.