ꊱ 시작하며 - 주제선정의 이유
우리 나라 학생들이 정신적 부담과 압박감을 가장 많이 느끼고 있는 것이 학업 문제이다. 학업은 상급학교로의 진학이나 사회진출을 위한 취업 등 진로문제와도 밀접한 관련을 맺고 있으며, 성인기의 생활에도 커다란 영향을 미친다. 그래서 우리는 청소년들의
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• 문제 해결의 목표는 무엇인가?
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- 10년 동안 온실 가스 감축 비용을 최소화 할 수 있는 각 대안을 찾아 기업의 이익을 최대화 하고자 한다.
• 문제해결에 대한 방안은 어떤 형태로 정리되어야 하는가?
- Decision tree의 형태로 작성되어야 한다.
❍ Breakdown the Issues (문제를 잘게 쪼개라)
1. Introduction
Nowadays, business surroundings are getting severe-We need marketing strategy
The marketing information is very important to make a good marketing strategy
Importance of marketing research in the sports industry field
Decision Tree and its application in the sports industry
2-(1). Decision Tree Analysis Algorithm(Methodology)
Three method of tree algorithms
CH
Opening
현대 경영 전략의 다양화 + 불확실성 상황
경험과 노하우가 풍부한 대기업들조차 Sales Promotion의 효율성을 의심하지 않을 수 없음
Sales Promotion에 직접적 영향을 미치는 사전 리서치의 중요성 부각
Case Introduction
사례 조사 연구: 삼성 리빙 플라자
리빙 플라자 목동점과 명일점의 비교를 통
< SIR모형 >
전염병은 짧은 기간에 광범위한 지역에서 창궐하는 질병을 일컫는다.
감염은 환자와의 접촉을 통해서만 전염된다.
하루에 감염자의 일정비율은 회복되지만 회복한 환자는 영구면역을 얻는다.
S : 감염 가능자 수(the Susceptible)
I : 감염자 수 (the Infective)
R : 한 명의 감염자에 의해 감염되는
2. 전염병에 걸릴 확률 계산 – SIR 모형
1) SIR모형
전염병은 짧은 기간에 광범위한 지역에서 창궐하는 질병을 일컫는다. 감염은 환자와의 접촉을 통해서만 전염되며 하루에 감염자의 일정비율은 회복되지만 회복한 환자는 영구면역을 얻는다.
다음과 같이 미지수를 놓아, S, I, R의 관계를 미분방
field of the decision making.
At the time when limited number of corporations were competing, just the sense or experience of CEO could lead businesses, but like now, in the competitive market, we have to have faster and more precise information to meet customer’s desire. So we need objective information collected and analyzed by scientific methods to make a successive marketing decision.
새로운 제품을 개발하는 것에 성공했을 경우에만 Contract Guarantee를 할 수 있는 기회가 생김. 따라서, 프로젝트를 계속하기로 결정하고, R&D가 성공하였을 경우에 새로운 Decision node(Contract Guarantee)를 추가하게 된다. 만약 보증계약을 맺지 않는다면 기존의 확률 node를 사용하고, 보증계약을 맺는다면 확률이
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.