의사결정 문제의 계획범위안의 가능한 모든 경로를 상세히 표현한다. 또한 의사결정나무는 대안을 선택한 후의 미래 발자취를 찾아가는 것과 같이 생각할 수 있다.
CRM을 포함한 데이터 마이닝 프로젝트에서 빠지지 않고 구축되는 모형으로서 고객에 대한 점수화(scoring)와 세분화(segmentation)가 있다.
마이닝은 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, 서비스 마케팅 실현의 방법론이자 도구인 것이
1장. 데이터 마이닝의 개요
데이터마이닝(Data Mining)이란 대규모의 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했던, 그리고 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델로 미래에 실행가능한 정보를 추출해내어 중요한 의사결정에 이용하는 과정이다.
전세계적으로 데이터마이닝은 5년 전쯤에 등장했다
의사결정지원시스템의 개발 과정을 통틀어 데이터마이닝으로 정의하고 있다. 통계적 관점에서는 올바른 의사결정을 지원하기 위한 자료분석(Data analysis) 및 모형 선택(Model selection)으로 정의한다. 여러 서적이나 논문에 의하면 데이터마이닝과 지식 발견(KDD, Knowledge Discovery in Database)이라는 용어를 혼용
의사결정의 선택 가능한 대안들과 연관된 불확실한 사건들의 가능한 결과 값들에 따라, 의사결정 문제의 계획 범위 안의 가능한
모든 경로를 상세히 표현 할 수 있음
CRM을 포함한 데이터 마이닝 프로젝트에서 구축되는 모형
-> 고객에 대한 점수화(scoring), 세분화 (segmentation)
분류하고자 하는 내용