의사결정 문제의 계획범위안의 가능한 모든 경로를 상세히 표현한다. 또한 의사결정나무는 대안을 선택한 후의 미래 발자취를 찾아가는 것과 같이 생각할 수 있다.
CRM을 포함한 데이터마이닝 프로젝트에서 빠지지 않고 구축되는 모형으로서 고객에 대한 점수화(scoring)와 세분화(segmentation)가 있다.
데이터를 생성하고 축적하고 있다. 데이터마이닝은 이렇게 아직은 의미와 가치가 없는 데이터로부터 유용한 패턴을 찾아내어 전략적, 전술적으로 유용한 마케팅 정보와 지식으로 전환시킨다는데 그 활용가치가 있다. 즉, 데이터마이닝은 현재 중요하게 대두되고 있는 관계마케팅, 원투원 마케팅, 서비
7.모형들을 생성한다.
경영 문제와 데이터마이닝 문제에서 식용 가능 여부를 판별한다는 방향성이 존재함에 따라 방향성 데이터마이닝 알고리즘인 의사결정나무와 인공신경망을 사용하여 모형을 생성 하였다.
8.모형들을 평가한다.
교차표를 이용하여 모형들을 평가한 결과 예측 정확도가 100%
데이터마이닝 프로젝트에서 구축되는 모형
-> 고객에 대한 점수화(scoring), 세분화 (segmentation)
분류하고자 하는 내용을 클래스라 하고, 이 클래스에 관한 예는
해당 클래스를 한정된 수의 특성 (attibute)으로 정의한다
3. 원리 및 분석방법
노드(node) 와 가지(arc) 로 구성되어 있고 각
본문내용
서울시민의 행복도 분포
응답자의 대부분(45%)이상이 서울 생활에 대한 만족도를 높게 평가함
결측치는 0%에 가까움 매우 작은 값을 가짐
<중 략>
의사결정나무분석결과 서울에 대한 만족도는 서울시정에 대한 신뢰도, 가정소득, 편의시설에 대한 만족에 대해 주로 영향을 받는 것으로