데이터에서 정보를 캐내는 데이터마이닝기술이 주목을 받게 되었다. 이 기법은 기업의 생산성 제고와 새로운 패러다임인 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리 (CRM(Customer Relationship Management)), 위험관리(Risk Management)등의 중요성이 크게 부각되면서, 더욱 그 관심의 폭이 증가하고 있다. 이
데이터마이닝에 관한 국제 학술대회(The first international conference on knowledge discovery & data mining)에서 지식 발견은 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 프로세스의 전 과정이라고 정의했고, 데이터마이닝은 지식 발견 프로세스 중에서 데이터로부터 정보를 추출하기 위해서 기법을 적용하는 특정 단계라
데이터마이닝기법 중의 하나인 인공신경망(Neural Network Application) 방법을 이용하여 개발됐다. BC카드사는 한국SAS사와 4개월간의 공동개발을 통해 시스템을 개발하고 98년 4월부터 본격적으로 사용하고 있다.
BC카드사는 분실/도난 카드에 대한 조기검색시스템을 통하여 카드의 부정사용으로 인한 손실
데이터 웨어하우스(Data Warehouse)
- 회사의 각 사업부문에서 수집된 모든 데이터에 관한 중앙창고라 할 수 있다.
1. 발생배경
- 각각의 부서에서 개발한 정보시스템은 단지 해당 부서 내에서만 사용되는 정보의 격리 현상이 위험 수준으로, 타 부서에서는 참조조차 못하는 상황
- 각각의 시스템들
데이터마이닝을 사용한다.
데이터마이닝의 기법과 도구들은 일반적으로 여러 분야에 적용 가능하다.
경영학 관점에서 데이터마이닝기법 적용 시 제기되는 몇 가지 공통된 의문점
첫째, 수많은 가망고객 목록 중 어느 고객이 반응할 가능성이 가장 높은가?
- 인구통계학 데이터 및 기타 데이터들