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특허와 기술개발 선행기술 조사 보고서 과제(인공지능 데이터마이닝)2025.01.061. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하는 기술입니다. 최근 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술이 각광받고 있습니다. 연관 규칙 분석, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 존재하며, 소매업체의 상품 진열, 광고 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 웹 사용 마이닝을 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 마이닝 최근 스마트 단말기의 보급으로 인해 로그 데이터의 양이 증...2025.01.06
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전자상거래 관련 활용 사례 및 실제 적용 기술 조사하기2025.01.111. 전자상거래 개요 전자상거래는 '재화 또는 용역을 거래하는 데 있어서 그 전부나 일부가 전자 문서에 의해 처리되는 방법으로 이루어지는 상행위'를 말합니다. 전자상거래는 고객 지원, 광고와 마케팅, 지불 등 모든 활동을 포함하며 인터넷에서 세계의 생산자와 소비자가 만나 결제할 수 있는 시스템입니다. 전자상거래는 기업이 제품이나 서비스를 온라인에서 판매할 수 있는 환경을 제공하고, 소비자에게는 인터넷을 통해 이를 검색하고 구매할 수 있는 기능을 제공합니다. 2. 전자상거래 활용 사례 대표적인 전자상거래 활용 사례로는 온라인 쇼핑 플...2025.01.11
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스포티파이 데이터 마이닝2025.01.131. 음악 선호에 미치는 영향 요인 분석 이 프레젠테이션은 K-POP 시장의 지속적인 성장에 따른 글로벌 전략 수립을 위해 스포티파이 데이터를 활용하여 음악 선호에 영향을 미치는 요인을 분석하고 있습니다. 데이터 수집, 전처리, 상관관계 분석, 회귀 분석 등을 통해 아티스트 인기도, 댄스성, 에너지 등의 요인이 트랙 인기도에 미치는 영향을 확인하고 있습니다. 이를 바탕으로 아티스트 협업, 브랜드 페이지 운영 등의 마케팅 전략을 제안하고 있습니다. 1. 음악 선호에 미치는 영향 요인 분석 음악 선호에는 다양한 요인들이 영향을 미칩니다...2025.01.13
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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Big Data Data Mining 데이터 마이닝2025.01.121. Data Mining 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 유용한 상관관계를 발견하고 추출하여 의사결정에 이용하는 과정입니다. 정보기술의 발달과 비즈니스 요구에 의해 등장했으며, 과열된 기업경쟁과 다양한 고객 요구에 효과적이고 빠른 기업경쟁력을 제공합니다. 데이터 마이닝 이전에는 한정된 자료와 전공 서적 중심의 연역적 방법을 사용했지만, 데이터 마이닝 시대에는 대용량 자료와 실무 중심의 귀납적 방법을 사용합니다. 2. Data Mining 기법 데이터 마이닝 기법에는 의사결정나무, 신경망 네트워크, K-평균 군집화, OLAP ...2025.01.12
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.121. 빅데이터 기술 요건 빅데이터의 기술 요건은 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하는 데 필요한 기술적인 요구사항을 의미합니다. 빅데이터의 규모와 다양성이 증가함에 따라 이러한 요건은 더욱 중요해지고 있습니다. 빅데이터 기술 요건은 크게 네 가지 단계로 나뉘며, 각 단계별로 필요한 기술이 다양하게 요구됩니다. 2. 데이터 수집 단계 데이터 수집 단계에서는 빅데이터를 생성하고 발생하는 원천 데이터를 수집하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서 필요한 기술은 데이터 수집과 전송, 그리고 신속한 처리가 가능한 시스템을 구축하는 것입니다....2025.01.12
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.041. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로, 그동안 인간의 고유 능력이었던 학습, 추론, 지각, 탐색 등의 능력을 인공적인 컴퓨터 기술로 구현한 것을 의미합니다. 인공지능은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 함께 4차 산업혁명의 주요 기술 및 연구 분야로 자리잡고 있으며, 일상생활과 경제 활동을 지원하는 중요한 기술로 인식되고 있습니다. 2. 데이터베이스의 활용 데이터베이스는 정형화된 데이터를 저장하고 관리하는 시스템으로, 데이터 마이닝을 통해 정보를 추출하고 가공할 수 있습니다. 또한 비/반정형 텍스트 데이터에서...2025.01.04
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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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고객관계관리(CRM)의 정의, 구성 및 기대효과2025.01.171. 고객관계관리(CRM) 고객관계관리란 고객정보를 종합적으로 수집해 해당 정보를 활용해 개별 고객의 특성이나 요구를 파악한 뒤 개별 고객에 맞춘 마케팅 활동을 수행하는 것을 말한다. CRM은 크게 '프론트오피스 CRM 시스템'과 'E-CRM 시스템'으로 구분할 수 있다. CRM의 주요 기능은 판매, 마케팅, 고객서비스, 업무운영 관리 등이 있다. 2. CRM 시스템 구성 CRM 시스템 구성에 있어 가장 중요한 정보 기술은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스이다. 데이터 웨어하우스는 개별 사업정보시스템에 흩어져 있는 고객 관련 데이터를...2025.01.17
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