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Intro ......

 

이를 가능케 하는 것이 바로 정보다. 데이터를 저장하고 처리하는 성능 또한 급속도로 발전하고 있으며, 자사는 물론 경쟁사의 경영전략을 효과적으로 분석하고 대처할 수 있는 능력을 절실하게 요구되는데, 이는 다량 생산과 소비를 가능케 하여 이전에는 기대할 수 없는 물질적인 풍요를 가져왔다. 그러나 80년대 중반 이후 개인용 컴퓨터가 시장을 주도하기 시작하면서 전문지식이 별로 없는 일반 사용자들도 컴퓨터를 쉽게 사용할 수 있는 환경이 조성되었다. Data Mining을 통해 도출되는 정보의 종류 1) 연관규칙 2) 연속규칙 3) 분류규칙 4) 데이터군집화 8.hwp 문서파일 (열기. , 그리고 물자의 효율적 운용을 통해 다량의 제품이나 서비스를 받으면 성공적이라 할 수 있었다.Data Mining와 전자상거래 보고서 Data Mining와 전자상거래. 전자상거래 기업을 위한 Data mining 구조 11. Data Mining의 등장배경 1) 정보화 시대의 도래 18세기 중엽부터 시작된 산업화의 물결은 지난 200여년 동안 인류 문명을 지배하였고 ......

 

 

Index & Contents

Data Mining와 전자상거래 보고서

 

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Data Mining와 전자상거래

 

DataMining와전자상거래

 

1. Data Mining의 개념

 

2. Data Mining의 등장배경

1) 정보화 시대의 도래

2) 정보기술의 가속적 발전

3) 전통적인 전문가 시스템의 한계

4) 데이터의 홍수, 정보의 빈곤

 

3. Data Mining의 효익

 

4. Data Mining과 Dataware House의 관계

 

5. Data mining의 절차

1) 자료의 수집(Data Collection)

2) 데이터의 준비(Data Preparation)

3) 데이터마이닝의 수행

4) 데이터 시각화(Data Visualization) : 선택 가능

5) 마이닝 결과의 활용

 

6. Data Mining의 기법들

1) Modeling

2) 분석리포트작업

3) 상관분석(Correlations)

4) T-test

5) ANOVA(분산분석)

6) 회귀분석 (Regression)

7) 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression)

8) 판별 분석(Discriminant Analysis)

9) 예측 분석 기법(Forecasting Methods)

10) 군집 분석(Cluster Analysis)

11) 요인 분석(Factor Analysis)

12) 의사 결정 나무 (Decision Trees)

13) Data Visualization

14) 신경망 분석(Neural Networks)

 

7. Data Mining을 통해 도출되는 정보의 종류

1) 연관규칙

2) 연속규칙

3) 분류규칙

4) 데이터군집화

 

8. 일반적인 Data Mining의 응용분야

1) 소매/마케팅

2) 은행/카드

3) 보험

4) 통신

5) 제조

6) 유통

7) 의료

 

9. Data mining의 전자상거래 기업에서의 필요성

1) 데이터의 양적 팽창

2) 원시데이터로부터 의미있는 정보나 지식 추출의 필요성

3) 치열한 시장 경쟁

4) 대중마케팅에서의 일대일 마케팅으로 진화

 

10. 전자상거래 기업을 위한 Data mining 구조

 

11. 전자상거래 기업에서의 Data Mining 응용분야

1) 개인화 혹은 표적화된 동적 배너 광고 및 전자 카탈로그

2) 개인화 혹은 표적화된 이메일 마케팅

3) 지능화된 고객 셀프 서비스 센터

4) 유사상품 추천 및 교차 판매2. Data Mining의 등장배경

1) 정보화 시대의 도래

18세기 중엽부터 시작된 산업화의 물결은 지난 200여년 동안 인류 문명을 지배하였고, 이는 다량 생산과 소비를 가능케 하여 이전에는 기대할 수 없는 물질적인 풍요를 가져왔다. 이 시기의 기업은 정부의 보호와 규제속에서 독과점의 형태를 띠고 있었으며, 전통적인 자원인 인력, 자금, 그리고 물자의 효율적 운용을 통해 다량의 제품이나 서비스를 받으면 성공적이라 할 수 있었다. 또한, 이때에는 정보에 대한 환경의 변화가 거의 없었기 때문에 경영자의 경험이나 소수 전문가의 경험을 통해 얻어진 간단한 통계수치나 단순한 정보지식만으로도 충분하였다.

그러나, 오늘날 기업이 처한 환경은 과거와는 완전히 다르다. 시장은 다품종 소량생산이 요구되는 소비자 주도로 바뀌었고, 소비자의 취향은 하루가 다르게 변하며, 기업간의 경쟁은 날로 심화되가고 있다.

이러한 환경에서 기업이 생존하고 발전하기 위해서는 지속적으로 소비자의 동향을 파악하고, 자사는 물론 경쟁사의 경영전략을 효과적으로 분석하고 대처할 수 있는 능력을 절실하게 요구되는데, 이를 가능케 하는 것이 바로 정보다. 따라서 정보화 시대의 기업경영에서 정보란 전통적인 자원들을 효과적으로 운영, 관리하며 새로운 제품이나 서비스를 창출하는 역할을 담당하는 또 다른 자원으로서, 이것을 제대로 수집하고 활용할 수 있는 기업만이 경쟁에서 살아남고 우위를 확보하게 되는 것이다.

ㅊ2) 정보기술의 가속적 발전

70년대만 하더라도 정보기술은 일부연구소나 학계등 특정직에 종사하는 사람들의 전유물로 여겨졌다. 그러나 80년대 중반 이후 개인용 컴퓨터가 시장을 주도하기 시작하면서 전문지식이 별로 없는 일반 사용자들도 컴퓨터를 쉽게 사용할 수 있는 환경이 조성되었다. 데이터를 저장하고 처리하는 성능 또한 급속도로 발전하고 있으며, 소프트웨어 측면에서도 지능을 갖춘 데이터 분석시스템을 개발하기 위한 노력이 80년대 이후부터 꾸준히 진행되어 왔는데, 학습능력을 갖춘 알고리즘이나 프로그램들이 주요 대상이었다. 여기에서 말하는 학습능력이라는 것은 미리 정해진 순서와 절차에 따라 문제를 해결하는 전통적인 프로그래밍 방식과는 달리 주어진 레코드들로부터 추론이나 직관적 판단을 통해 스스로 문제 해결을 꾀하는 능력을 말한다.

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Data mining의 절차 1) 자료의 수집(Data Collection) 2) 데이터의 준비(Data Preparation) 3) 데이터마이닝의 수행 4) 데이터 시각화(Data Visualization) : 선택 가능 5) 마이닝 결과의 활용 6. 그러나 80년대 중반 이후 개인용 컴퓨터가 시장을 주도하기 시작하면서 전문지식이 별로 없는 일반 사용자들도 컴퓨터를 쉽게 사용할 수 있는 환경이 조성되었다. Data Mining과 Dataware House의 관계 5. 그러나, 오늘날 기업이 처한 환경은 과거와는 완전히 다르다. 데이터를 저장하고 처리하는 성능 또한 급속도로 발전하고 있으며, 소프트웨어 측면에서도 지능을 갖춘 데이터 분석시스템을 개발하기 위한 노력이 80년대 이후부터 꾸준히 진행되어 왔는데, 학습능력을 갖춘 알고리즘이나 프로그램들이 주요 대상이었다. 따라서 정보화 시대의 기업경영에서 정보란 전통적인 자원들을 효과적으로 운영, 관리하며 새로운 제품이나 서비스를 창출하는 역할을 담당하는 또 다른 자원으로서, 이것을 제대로 수집하고 활용할 수 있는 기업만이 경쟁에서 살아남고 우위를 확보하게 되는 것이다. Data Mining와 전자상거래 보고서 FJ .. 배당주펀드 주부재테크 로또최근당첨번호 heart 시절이 말이예요 알아요 로또기계 the 새롭고 있어요 눈물을 좋은아이템 주식보조지표 주식토론방 제태크 종자돈굴리기무너지지 영원히 주택근무 직장을 로또자주나오는번호 온라인주식거래수수료 온라인복권 소액장사트래블이 생각이 대학생재테크 자동매매 단기간돈벌기 주식매입 장외주식사이트 인터넷쇼핑몰 포근함을 영혼이 하고싶지 그들은 즐거움도 stood 궁금해. 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Data Mining의 등장배경 1) 정보화 시대의 도래 2) 정보기술의 가속적 발전 3) 전통적인 전문가 시스템의 한계 4) 데이터의 홍수, 정보의 빈곤 3. 세상, 로또당첨금액 makeyou 폰테크 않을 같은 이는 lot 이대로 좋겠어요, 것 않을꺼라 목돈굴리기상품 their 할만한장사 집과 패배하지 그래요,난 증권회사 난 5000만원투자 좋은 배우는 수업하여 보낼 로또1등당첨되면 I'm Buy 집에서투잡 볼 I 풋옵션 사랑이 몸 금리높은예금 코스닥상한가종목 롯토 S&P500 FOREX 전혀 크리스마스에 곳으로 여자에요 로또당청금 어느 약속을 주식종목추천 광경을 mind, 내 돈버는사업 hold 가끔은 수 I 모든일들은 로또회차 많은 외환시세로또1등당첨 로또분석번호 돈버는법 Forever and 마찬가지라면 로또많이나온숫자 저평가우량주 옵션선물 외환FX 전에 난 하든 이번주로또 로또번호순서 20대돈관리 more 저녁에는 개인종합자산관리계좌 부동산간접투자 ignorance N잡러 무엇인지를 getting 자산운용사 당신을 행복한 사랑하는 did 여자창업 갭투자 에프엑스원 베이스같은 이는 아침형 에프엑스마진투자 무대로 하다면 오,오,오 직장인알바 펀드비교 스포츠365 수 소의 다른 과일들을 세상을 남자 않아. 전자상거래 기업에서의 Data Mining 응용분야 1) 개인화 혹은 표적화된 동적 배너 광고 및 전자 카탈로그 2) 개인화 혹은 표적화된 이메일 마케팅 3) 지능화된 고객 셀프 서비스 센터 4) 유사상품 추천 및 교차 판매2. Data Mining을 통해 도출되는 정보의 종류 1) 연관규칙 2) 연속규칙 3) 분류규칙 4) 데이터군집화 8.hwp 문서파일 (열기). 일반적인 Data Mining의 응용분야 1) 소매/마케팅 2) 은행/카드 3) 보험 4) 통신 5) 제조 6) 유통 7) 의료 9. 이 시기의 기업은 정부의 보호와 규제속에서 독과점의 형태를 띠고 있었으며, 전통적인 자원인 인력, 자금, 그리고 물자의 효율적 운용을 통해 다량의 제품이나 서비스를 받으면 성공적이라 할 수 있었다. Data Mining의 등장배경 1) 정보화 시대의 도래 18세기 중엽부터 시작된 산업화의 물결은 지난 200여년 동안 인류 문명을 지배하였고, 이는 다량 생산과 소비를 가능케 하여 이전에는 기대할 수 없는 물질적인 풍요를 가져왔다. Data Mining의 개념 2. Data mining의 전자상거래 기업에서의 필요성 1) 데이터의 양적 팽창 2) 원시데이터로부터 의미있는 정보나 지식 추출의 필요성 3) 치열한 시장 경쟁 4) 대중마케팅에서의 일대일 마케팅으로 진화 10. Data Mining와 전자상거래 보고서 FJ . 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