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의사결정트리를 통한 자동차산업의 구매 패턴 분류,의사결정트리,데이터마이닝,CRM
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1
의사결정트리를 통한
자동차산업의
구매 패턴 분류
Contents
2
의사결정트리
데이터마이닝
CRM
연구절차와방법
C4.5
문제정의
결론
3
▶데이터마이닝
▶CRM
▶의사결정트리
발표keyword
의사결정트리
4
예시
알고리즘을 시각적으로 표현한 데이터마이닝의 대표적인 분석방법
의사결정트리
자식마디
자식마디
자식마디
가지
자식마디
자식마디
의사결정트리의 장점
해석의 용이성
나무구조로 모형이 표현. 모형을 사용자가 쉽게 이해가능.
다른 표본들에도 모형을 적용시키기 쉬움.
교호작용효과
조건A이고 조건B이면 결과C.
두가지 이상의 변수를 활용하여 쉽게 결과도출.
의사결정트리의 단점
비안전성
의사결정트리는 분석한 자료에 의존.
그 결과 새로운 자료의 예측에 있어 불안정한 가능성이 큼.
비연속성
의사결정트리에서는 연속한 변수(시간, 나이)를 비연속적인 값으로 취급. 경계점에서 예측오류가 클 가능성이 있음.
의사결정트리의 적용
분석의 정확도보다는 분석과정이 필요한 경우에 더 유용하게 사용.
데이터마이닝
8
고객 관련정보로 미래의 구매행태를 예측, 변수간 인과관계를 분석
데이터베이스
데이터마이닝
9
Regression - 회귀 분석
Association 연계
C4.5 - 의사결정트리 기반의 분류 알고리즘
Episode - 사례
Sequence - 순차
데이터마이닝 기법
데이터마이닝
CRM마케팅
CRM 마케팅
Customer Relationship Management 고객관계관리
잠재고객발굴
기존고객유지관리
수익성증대
고객이탈방지와 이탈고객복귀
- 구매패턴파악과 구매시점파악
즉, CRM에서의 데이터 마이닝은 필수 불가결한 도구.
CRM형태
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2013.04.26
39페이지
