데이터마이닝
- 건국대학교
- 이미영
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- 주제분류
- 사회과학 >경영ㆍ경제 >경영학
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- 강의학기
- 2018년 1학기
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- 조회수
- 18,264
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- 평점
- 3.3/5.0 (3)
- 강의계획서
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이 수업에서는 이러한 CRM에서 CRM전략을 위한 고객 및 환경 분석을 위한 데이터웨어 하우징, 데이터마이닝, 빅데이터 등의 관련기술을 알아보고자 한다.
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오리엔테이션
차시별 강의
| 1. | |
오리엔테이션 | 강의소개 |  |
| 2. | |
데이터마이닝 이란 | 데이터마이닝의 정의, 활용, 오해, 유형 | |
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빅데이터 동향 분석1 | 빅데이터 동향 분석 | |
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| 3. | |
빅데이터 동향 분석2 | 빅데이터 동향 분석 | |
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빅데이터 활용 | 빅데이터 활용 사례 | |
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실제 기업에서 원하는 분석 | 데이터분석 바라보기, 데이터와 분석 의미 표현 | |
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| 4. | |
데이터 분석의 기본 형태 | 데이터 분석 방법의 구분, 대시보드, 시각화 | |
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그 외 데이터 분석 방법 | 의사결정활용을 위한 분석 | |
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| 5. | |
데이터 과학자의 모습 | 데이터 과학자의 모습 | |
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데이터 분석 비즈니스의 기획방법 | 데이터 분석 비즈니스의 기획방법 | |
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| 6. | |
R 프로젝트 프로그램 | R 프로젝트 프로그램 | |
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R 스튜디오 | R 스튜디오 | |
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| 7. | |
빅데이터 분석 주제와 시스템 기획 | 빅데이터 분석 주제와 시스템 기획 | |
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빅데이터 처리 | 빅데이터 처리 | |
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엑셀을 이용한 데이터 분석 | 엑셀을 이용한 데이터 분석 | |
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| 8. | |
R 프로그램 실습 | 내용정리 | |
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배열과 행렬 1 | 배열과 행렬 1 | |
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배열과 행렬 2 | 배열과 행렬 2 | |
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| 9. | |
회기분석 1 | 일반적인 회기분석 | |
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회기분석 2 | 로지스틱 회기분석 | |
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| 10. | |
데이터마이닝 방법론 1 | 연관성분석 | |
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데이터마이닝 방법론 2 | 신경망분석 | |
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| 11. | |
R 프로젝트 실습 보충 | 데이터 타입 변환, 데이터 입출력, 반복문 | |
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실습을 위한 준비 | 실습을 위한 준비 | |
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R 프로그램을 이용한 회기 분석과 로직분석 | R 프로그램을 이용한 회기 분석과 로직분석 | |
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| 12. | |
의사결정나무 | 의사결정나무 | |
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군집화 | 클러스터링 | |
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의사결정나무 분석 | 의사결정나무 분석, 클러스터링 | |
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| 13. | |
분류분석 | 분류, 분류와 클러스터링과의 관계, SVM | |
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연관성분석 | 연관성분석, 신경망 모형 | |
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지도만들기 | 지도만들기 | |
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| 14. | |
실습 1. 데이터 처리 환경설정 1 | 실습 1. 데이터 처리 환경설정 | |
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실습 1. 데이터 처리 환경설정 2 | 실습 1. 데이터 처리 환경설정 | |
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