데이터마이닝
(Data minining)
목 차
1. 데이터 마이닝의 개념
2. 데이터 마이닝의 역할
3. 데이터 마이닝의 출현배경
4. 데이터 마이닝의 과정
5. 데이터 마이닝의 기법
6. 데이터 마이닝의 이용현황
7. 기타 관련개념
1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?
Date ( 자료 ) + Mine ( 채광하다 )
==> 대량의 데이터 속에서 유용한 정보와
정보들간의 관계를 찾아내어
앞날을 예측하는 것
2. 데이터 마이닝의 역할
1. 군집화(clustering)
2. 연관규칙(association rule)
3. 할당(classification)
Ⅰ. Data Warehouse 도입 배경정보시스템개론 Ⅱ. Data Warehouse의 시스템 분석1. 데이터 마이닝 2. 데이터 웨어하우스의 여러 가지 정의 3. 데이터 웨어하우스의 4가지 특징4. 데이터 웨어하우스의 정보 흐름 5. 데이터 웨어하우스 이용 시 위험 요소 6. 데이터 웨어하우스 아키텍처 Ⅲ. 국내 DW 적용 사례(SK Telecom) Ⅳ. Data Warehouse의 향후 발전 전망1. 기능적 측면2. 시장 측면 Ⅴ. 결론 Ⅰ. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)
데이터 마이닝을 이용한 의사결정지원 시스템Decision Support System Using Data Mining목 차제 1 장 서론1.1 연구배경1.2 연구의 필요성 및 목적1.3 연구의 범위 및 방법제 2 장 데이터 마이닝의 이론적 고찰2.1 데이터 마이닝의 개요2.2 데이터 마이닝의 기법 소개2.3 데이터 마이닝의 프로세스2.4 관련기술제 3 장 데이터 마이닝을 이용한 의사결정지원 시스템3.1 의사결정 지원 시스템의 기본 개념3.2 의사결정지원 시스템의 구조3.3 데이터 마이닝과 의사결
목차1 CRM 의 정의 및 개념2. CRM의 등장배경(1)시장구조의 변화(2)현대인의 라이프스타일의 변화(3)이런 변화에 따른 마케팅 패러다임의 변화3.CRM의 도입 과 운영(1)도입시의 유의점-최고경영자 수준의 참여-전사적 구축 목표를 위한 계층적 세부목표 수립(2)운영상의 유의점-CRM과 ERP의 필수적 연계-확장형ERP란4.CRM의 효과에 따른 필요성(1)고객과의 신뢰관계의 축적을 통한 고객이탈방지 와 고객 고정화를 위해(2)데이터 마이닝을 활용하여 고품질
SAPBig Data를 활용한 승리전략분석CONTENTSⅠ. 서 론1. 주제선정배경Ⅱ. 본 론1. 빅데이터(Big Data) 개념분석1) 빅데이터 개념2) 빅데이터 탄생배경2. SAP 기업소개 및 HANA 기술소개1) SAP 기업개요2) HANA 기술분석3. SAP의 스포츠분야에서의 대표적인 빅데이터 활용사례 분석 1) 독일의 월드컵 우승에 크게 기여한 SAP2) WTA(여자테니스협회)와의 협약3) FC바이에른 뮌헨에 스포츠 분석프로그램 제공한 SAP4) SAP와 F1 슈퍼카 맥라렌, 미래의 루트 4. 국내 스포츠
배경데이터마이닝의 개념은 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼 수 있다. 이를 살펴보기 전에 먼저 정보시스템의 발전과정을 살펴보는 것이 좋겠다. 정보화의 초창기에 EDPS라는 개념이 한때 유행을 하다가 MIS의 개념으로 옮겨지게 되었다. 경영층의 의사결정에 도움을 주는 고급정보를 가공하고 축적하는데 관심을 가졌던 의사결정지원시스템(DSS : Decision Support System)은, 정보화의 개념을 조직의 하부계층의 반복
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