제1장 데이터마이닝의 개요
1. 데이터마이닝의 정의
1956년 미국의 어느 조그만 마을에 작은 전파상을 운영하는 밀러라는 사람이 있었다. 이 전파상은 수 대에 걸쳐서 내려오는, 그 주위의 여러 다른 마을에도 소문이 난 유명한 가게였다. 물론 주위에는 여러 개의 전파상이 있었지만 유독 밀러씨
미성숙 시장: 미래파/오디세이를 제외하고는 제품의 브랜드 이미지가 매우 낮다.
인지도 매우 낮음
기능성 제품 이미지
제품의 포장이 타 제품과는 차별화 되어있음. 고가 이미지의 부합됨.
고가 이미지 : 제품 포장부터 비싸 보임
그렇다면 새로운 상품이 기존 시장에 진입 시 시행해야 할 프로
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
-to analyze results
-to make an application for
marketing
2. Data Set Information
Cass fresh
Casslight
Max
Dryfinishd
Hite
Budweiser
Heineken
Hoegaarden
Asahisuperdry
Tsingtao
Sanmiguel
Mudshake
KGB
Crusier Obgoldenlarger
Guiness
Miller
Cafri
Sapporo
Kirinichibang
Hoochi
ClusterAnalysis
Ward’s method K-means
Check the
Correlation Matrix
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