로그인을 해주세요
분석적 고객관계관리(CRM)과 데이터마이닝의 개요, 주요 개념들, 추진전략, 추진사례들을 학습합니다.
의사결정나무는 무엇이고 어떻게 생성되는지, 분석 모델에 대해 이해할 수 있습니다.
연관분석의 개념과 연과 규칙에 대해 이해할 수 있습니다.
군집화의 개요와 군집의해석, 평가에 대해 이해하고 자기 조직화 지도에 대하여 학습합니다.
소셜네트워크 분석과 텍스트마이닝의 주요개념에 대해 이해하고 활용 사례들을 살펴볼 수 있습니다.
[강사소개]
김 종 우 교수
현) 한양대학교 경영대학 경영학부 교수
- 2015 K-MOOC '경영데이터마이닝' 강좌 운영 및 우수강좌로 선정
- 2008년, 2012년 한양대학교 강의 우수 교수
- 2010년 대한민국학술원 우수학술도서 선정(경영을 위한 데이터마이닝)
학습목표
데이터마이닝과 CRM의 정의와 관계에 대해 설명할 수 있다.의사결정나무의 정의와 생성과정 및 분석에 대해 설명할 수 있다.
데이터분석의 종류(연관분석, 군집분석, 소셜네트워크분석)에 대해 설명할 수 있다.
텍스트마닝의 개요와 활용방법에 대해 파악할 수 있다.
강의목차(총 20강)
-
1. 경영데이터마이닝 오리엔테이션 9분
- [1주차] 데이터마이닝과 CRM
-
2. 분석적 CRM과 데이터마이닝 정의 14분
3. 고객 관계의 수준들 14분
4. 고객 생명 주기 5분
5. 고객 획득, 활성화 그리고 고객 관리 24분
6. 고객 이탈 방지 7분
- [2주차] 의사결정나무
-
7. 의사결정나무는 무엇인가? 10분
8. 의사결정나무는 어떻게 생성되나? 12분
9. 균형화와 모형평가 13분
10. 로지스틱 회귀분석 19분
- [3주차] 연관분석
-
11. 장바구니 분석 6분
12. 연관 규칙 25분
- [4주차] 군집분석
-
13. 군집화 개요와 K-평균 군집화 14분
14. 군집의 해석과 평가 9분
15. 자기 조직화 지도(Self Organizing Maps) 11분
- [5주차] 소셜네트워크분석
-
16. 기본 그래프 이론 7분
17. 소셜 네트워크 분석 주요 개념 9분
18. 소셜 네트워크 분석 주요 척도 12분
- [6주차] 텍스트마이닝
-
19. 텍스트 마이닝 개요 5분
20. 텍스트 데이터 다루기 11분
