Association Rule (연관성규칙)
전 세계적으로 시장 경쟁이 심화되면서 과거의 Mass marketing에서, 보다 소비자의 마음에 가깝게 다가가는 Target Marketing이 발전해왔다. 이러한 경쟁 환경에서 성공적인 비즈니스를 위해서는 의사결정을 위한 고급정보의 획득이 필수적이었다. 또한 기술적 측면에서의 비약적
연관성(assoociation) 이라고 하고 이러한 현상을 발견하고자하는 분석을 데이터 마이닝(data mining)기법에서 연관성 분석(association analysis) 또는 연관성규칙 발견 분석(association rule analysis)이라고 한다. 이러한 연관성규칙 현상을 특히 "(item set A:조건) ⇒ (item set B:결과)" 또는 "if A, then B" , "A ⇒ B"라고 표현한
규칙이라도 그 내용을 눈으로 보여주는 것 보다 빨리 이해시키기는 쉽지 않을 것이다. 시각화 기법으로는 단순한 산포도나 막대그래프로부터 3차원 영상에 이르기까지 다양하며, 특히 다차원 자료의 시각화를 위한 여러 가지 고난도의 방법들이 개발되고 있다.
- Exploratory Data Analysis(EDA) : 탐색적 데
데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를 체계적으로 개발하는 것으로 정의된다. 많은 기업에서는 정보기술의 향상과 데이터 저장 비용의 하락으로 대용량의 데이터를 저장 할 수 있다. 방대하고 복잡해진 데이터를 효과적으로 활용하는 방안이 최대 관심이다. 경영
21세기의 문턱을 넘어선 현재 인터넷은 기업 경영에 있어 절대로 빠질 수 없는 요소가 되었다. 즉 기업의 모든 활동에는 인터넷이라는 정보통신기술이 바탕이 되고 있다는 말이다. 이번 보고서에서는 이러한 인터넷이 기업 경영활동에 어떠한 방식으로 활용되고 있는지 사례를 통해 알아보고 그 기법과