데이터마이닝은 중요한 패턴이나 경향을 추출하기 위한 목적으로 데이터를 체계적으로 개발하는 것으로 정의된다. 많은 기업에서는 정보기술의 향상과 데이터 저장 비용의 하락으로 대용량의 데이터를 저장 할 수 있다. 방대하고 복잡해진 데이터를 효과적으로 활용하는 방안이 최대 관심이다. 경영
[4] 의사결정나무(Decision Trees)
의사결정나무(Decision Trees)는 분류 또는 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있는 기법으로 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우에 더 유용하게 사용
(1) 세분화(Segmentation)
데이터를 비슷한 특성을 갖는 몇 개의 그룹으로 분할하여 각 그룹별
1. Introduction
1.1 Motivation and Purpose
The more our life is affluent, the more the interest in residence is increased. We have a lot of criteria to choose residence. For example, our criteria for selecting the residence are the child education, commuter time, proximity of commercial businesses and proximity of cultural and sports facilities, etc. Among all areas that meet these criteri
초등학교 때 엄마가 만들어 준 S은행과 계속해서 거래 중
대학시절 은행에 취직한 선배의 강요로 만든 K은행 통장을 주거래 은행으로 사용 중
인구적 경제적 요소에만 의존
두가지 기준으로만 개발된 표준화된 서비스 패키지
고객에게 안맞거나 불만족!
설문지-242명의 오스트리아 응답자들
7. QA의 게임 데이터 개발 참여-Line games
0. 게임 퀄리티를 위해 필요한 데이터를 개발 단계부터 QA 부서 인력을 참여시켜 필요한 데이터를 편집하고 QA부서에서 해당 데이터를 익숙하게 활용 할 수 있도록 하여 빠른 데이터 활용을 할 수 있도록 함
0. 데이터 카탈로그(Data Catalog)는 데이터의 명세서, 데