1 – 1. Decision Tree Using User-defined Algorithm(By SAS E-miner)
Splitting Condition : Entropy Reduction
Minimum Number of Observation : 46(1% of Data Set,
To avoid Overfitting & Underfitting)
Test Accuracy = 1266/1389 = 91.74%
Accuracy is increased little as Decision Tree used by C4.5
Because, Decision Tree is sufficiently good classifier.
다차원 자료의 시각화를 위한 여러 가지 고난도의 방법들이 개발되고 있다.
- Exploratory Data Analysis(EDA) : 탐색적 데이터 분석(EDA)은 사전에 설정된 가정이나 모형에 의존하지 않고 데이터를 탐색하여 흥미 있는 패턴들을 밝히려고 시도한다. 시각과 직관을 위해 데이터의 그래픽 표현이 흔히 사용된다.
Data에서는 다음과 같이 PLM을 정의하고 있다. "사람, 프로세스, 비즈니스 시스템, 정보를 통합하는 제품 정보를 확장된 기업에서 개념정의에서 폐기에 이르기까지 사용하도록 지원하는 일련의 일관된 비즈니스 솔루션의 집합에 적용되는 전략적 비즈니스 접근 방법이다."
Gartner에서는 "PLM은 기업과 협력
Ⅰ. Introduction
1. Study background and objectives
Recently, due to environmental pollution and climate change, attention to environment is more growing than ever. Especially, buildings form 40% of energy and resource consumption, 30-40% of carbon dioxide emission, 20-25% of waste discharge, 17% of water consumption, and 25% of wood consumption, so buildings are mainly responsible for
Database Marketing), 고객관계관리 (CRM(Customer Relationship Management)), 위험관리(Risk Management)등의 중요성이 크게 부각되면서, 더욱 그 관심의 폭이 증가하고 있다. 이미 국내에서도 다양한 연구와 프로젝트가 추진되어 그 연구 결과물이 발표되고 있지만 데이터베이스의 전 단계라고 할 수 있는 데이터 웨어하우