연관성은 ‘특정의 아이템집합에서 특정 아이템의 거래가 발생하면 다른 특정 아이템 집합의 특정 아이템의 거래가 발생하는 현상’을 뜻한다. 따라서 데이터 안에 존재하는 항목간의 ‘상품을 구매하거나 서비스를 받는 등의 일련의 거래나 사건들의 연관성에 대한 규칙 - 연관규칙(association rule)'을
제1장 데이터마이닝의 개요
1. 데이터마이닝의 정의
1956년 미국의 어느 조그만 마을에 작은 전파상을 운영하는 밀러라는 사람이 있었다. 이 전파상은 수 대에 걸쳐서 내려오는, 그 주위의 여러 다른 마을에도 소문이 난 유명한 가게였다. 물론 주위에는 여러 개의 전파상이 있었지만 유독 밀러씨
거래를 유지하는 것이다. 즉 제품 위주의 마케팅으로는 이제 한계가 도달했음을 말한다. 이러한 마케팅 개념의 변화와 정보기술의 발달로 인해 이제 고객관리(CRM)는 새로운 국면을 맞이하고 있다.
기존의 고객관리(CRM)가 데이터베이스를 기반으로 하는 방식을 위하고 있다면 e-CRM은 고객들의 웹 로
데이터마이닝은 5년 전쯤에 등장했다고 한다.
외국의 경우에는 은행이나 크레디트카드 사, 보험회사, 유통회사 등 많은 데이터를 보유하고 있는 회사에서 이미 데이터마이닝이 구현되어 쓰이고 있습니다. 제품과 부서간의 특수 영업으로 판매량을 늘릴 수 있을까? 상품 판매 캠페인이 얼마나 효과 가
규칙을 찾아내고 이를 이용하여 미래의 사건을 예측하고자 하는 경우.
(4) 차원축소 및 변수선택(Data reduction and variable screening)
매우 많은 수의 예측변수 중에서 목표변수에 큰 영향을 미치는 변수들을 골라내고자 하는 경우
(5) 교호작용효과의 파악(Interaction effect identification)
여러 개의 예측 변수들