What’s Business Intelligence(BI) ?
Set of applications and technologies of approaching, gathering, storing, analyzing data for quick and correct decision-making.
It includes
{data mining, data base& data warehouse, statistic analytics, prediction etc}
“An umbrella term to describe concepts and methods to improve business decision making by using fact-based support systems."
analytical solution
(temperature vs fin length)
1.1.1. Analytical Solution을 구하기 위해 필요한 DataAnalytical solution을 구하기 위해 필요한 실험 데이터를 정리해 보면 다음과 같다.
◉ Fin의 길이 : L = 0.3 m
◉ Fin의 폭 : width = 0.1 m
◉ Fin의 두께 : thickness = 0.002 m
◉ Fin의 재질 : Pure Copper
◉ Therm
analytical CRM, operational CRM, and collaborative CRM. Companies need to use the right type of CRM at the right time to get the preferred outcome.
A. Analytical CRM
i. Definition and basic concepts of analytical CRM
Analytical customer relationship management deals with analyzing customer data generated by operational CRM. Analyzing customer data allows companies to better understand c
analytics capabilities.
Data Integration: Fully leverage all the data flowing into client’s business to uncover hidden insights and increase the competitive edge.
James Goodnight - “Contented Cow Gives More Milk”.
Employees come before customers.
Employee Satisfaction → Customer Satisfaction → Profit Growth
Average working years - 10 years
Average age of employees – 45 y
analytical solution
위 식에 필요한 값들을 대입하여 식을 나타낸다.
이 때 조교님께서 보내주신 데이터에서 101, 110, 113, 116번 채널의 값이 심하게 오류가 났기 때문에 이를 제외하였으며 106의 값 또한 값이 많이 튀었다. 따라서 이 채널들의 값은 주위 채널의 값을 통해 선형적이라 가정하여 보간, 사용
Analytical Processing)
① 최종 사용자(end-user)가 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용하는 과정을 말한다.
② 데이터 그룹에 대해 합, 계수, 평균, 다른 단순한 산술연산의 실행 등을 위한 기능을 제공하고, OLAP cube라고도 한다.
③ Dynamic 하다는 특징을 가지고 있고, 포
data reduction is necessary, i.e., condensation of the total information contained in the complete set of items to a fairly small set of composite variables reflecting the most important features of the instrument.
In this paper, various statistical techniques, both descriptive(exploratory) and analytical(confirmatory), are at hand to deal with this issue. Such data reduction methods are need
찾아내는 방법을 말한다. 데이터 마이닝은 엄청난 분량의 데이터를 철저히 조사하고 숨어 있는 정보 지식을 찾아내어, 그것에 의해 고객을 더 잘 이해하고 고객을 예측 할 수 있게 한다.
데이터 마이닝은 이와 유사한 역할을 하는 OLAP(On-line Analytical Processing) 비교해 보면 쉽게 이해 할 수 있다.
(4) FDM으로 얻은 data의 Temperature profile
clear all
close all
T_fin = 28.8;
T_b = 34.8;
T_inf = 19;
k = 401;
h = 3.4752;
dx = 0.002;
d = 0.002;
A = eye(3750);
B = zeros(3750,1);
C = zeros(3750,1);
T = zeros(150,50);
for i=1:1:25
B(i,1) = T_fin;
end
for i=3726:1:3750
B(i,1) = T_b;
end
for i=26:1:3725
A(i,i-25) = d;
A(i,i-1) = d;
A(i,i) = -4*d
Analytical Processing)
OLAP은 주로 데이터 웨어하우스 안에 구축된 자료를 대상으로 기업의 의사결정에 필요한 다양한 분석을 한다. 일반적으로 매출액과 같은 관찰하고자 하는 값을 시간, 지역, 상품과 같은 여러 개의 축으로 분석하여 OLAP의 사용자가 어떤 결과의 원인이 무엇인지를 추출할 수 있게 도와