비즈니스 인텔리전스 학습 사례 적용 -의사결정나무, 로지스틱분석

결정할 수 있도록 하는 것이다.6. BC카드의 데이터마이닝 적용분실카드 사용방지를 위한 데이터마이닝 솔루션은 먼저 과거 5년간 카드를 부정하게 사용한 바 있는 고객의 데이터를 가지고 그 고객의 신용카드 이용시간, 금액, 장소, 신용카드가 자주 사용되는 업종 등 개인의 거래정보와 회원특성을 분석하였다. 이러한 패턴 분석을 바탕으로 데이터마이닝 솔루션은 BC카드 소지자가 카드를 사용할 때마다 위험도 점수를 자동으로 산정한다. 예를 들어

분석- 대규모의 데이터 항목들 중에서 유용한 연관성과 상관관계를 찾아내는 기법 - 발굴된 규칙은 상품의 패키지화, 항목배치 등 다양한 분야에 활용▶ 로지스틱 회귀분석- 고객의 구매예측, 이탈예측, 대출 연체 여부 등 목표 변수가 이진형으로 표현될 수 있는 다양한 상황에 적용 가능▶ 군집 분석- 사전 정보가 없는 데이터에 대해 주어진 관측 값을 활용하여 전체 표본을몇 개의 유사한 집단으로 그룹화 하는 방법▶ 의사결정나무- 의사 결

사례참고자료1데이터 마이닝이란?데이터 마이닝이란 대량 데이터로부터 유용한 정보나 패턴을 추출하는 기법으로서, Gartner Group에서는 ‘대량의 데이터 집합으로부터 수학적인 패턴(규칙, 연관성, 상관관계, 추세, 예측모형 등)을 찾아내고 분석하는 프로세스’로 정의한다. 즉, 대량의 데이터로부터 유용한 정보와 그에 버금가는 지식을 추출하고 의사결정에 도움을 주기 위해 통계적, 수학적 기법과 인공지능(Artificial Intelligence), 기계 학습(Machine Lea

로지스틱 회귀분석두 개의 집단을 분류하는 기준을 찾아내기 위한 기법으로,이진 종속 변수에 대한 회귀분석을 수행하는 방법. 목표 변수가 이진형으로 표 현 될 수 있는 다양한 상황에 적용 가능③ 군집 분석집단 또는 범주에 대한 사전 정보가 없는 데이터에 대해 주어 진 관측 값을 활용하여 전체 표본을 유사한 몇 개 집단으로 그룹화2. CRM 기술 및 시스템④ 의사 결정 나무의사 결정 규칙을 나무구조로 도표화하여 분류를 수행하는 분석방법.

결정과 정보기술의사결정지원시스템의사결정지원시스템의 연장 : 그룹의사결정지원시스템과 중역정보시스템비즈니스 인텔리전스한국도로공사 사례델 고객지원센터 사례01 – 의사결정과 정보기술(1950년 후반~60년 초반) -이론적 접근(1960년대) – 기술적인 접근(1970년대) – 의사결정지원시스템이 연구분 야로 부각 (1980년대) - 중역정보시스템,그룹의사결정지원시스템, 조직적 의사결정시스템 등.(1990년대) - 의사기능결정지원 시스템의 분석