Data Mining 이란 방대한 데이터에서 새롭고 숨겨진 의미 있는 정보(information 또는 Knowledge, Pattern)을 찾는 데이터 분석 기법으로 그 결과는 의사결정, 예측, 추정 등의 기업 활동에 활용한다. 1. Data Mining의 정의 - 대용량의 DW 또는 DB에서 새롭고 의미있는 숨겨진 지식(Hidden Knowledge)를 자동적으로 추출하는 데이터 분석 기법임. 2. Data Mining의 등장 배경 - Data의 양적 증가 - DW의 구축으로 인해 거래 데이터, 고객 데이터를 보다 잘 활용하기 위함. - Mass Marketing -> Target Marketing으로의 패러다임 변화 3. Data Mining의 기법 가. 연관 규칙 (Association Rule) - 데이터 안에 존재하는 항목간의 종속관계를 찾.......

Data Mining의 개요 1 데이터 마이닝(Data Mining)이란..? "Mine"이란 거대한 더미 속에서 무언가를 캐낸다라는 뜻이다. 데이터 마이닝이란 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 관정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡한 관계를 찾아내고, 이 관계를 바탕으로 앞날을 예측하는 기술이다. 기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객 데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케팅활동의 고객 반응 데이터 등과 이외의 기타 외부데이터를 포함하는 모든 사용가능한 근원 데이터를 기반으로 그 속에 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경.......

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Data Mining의 개요 1 데이터 마이닝(Data Mining)이란..? "Mine"이란 거대한 더미 속에서 무언가를 캐낸다라는 뜻이다. 데이터 마이닝이란 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 관정, 데이터간의 숨겨진 관계, 혹은 겉으로 드러나지 않거나 또는 기존의 통계학적 방법을 통해 뽑아내기에는 너무나 복잡한 관계를 찾아내고, 이 관계를 바탕으로 앞날을 예측하는 기술이다. 기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객 데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케팅활동의 고객 반응 데이터 등과 이외의 기타 외부데이터를 포함하는 모든 사용가능한 근원 데이터를 기반으로 그 속에 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경.......

드디어 첫 7주가 끝났다. 총 4과목을 수강한 이번 Module은 가장 수월했던 것 같다. 하지만 수업들은 매우 효율적으로 이루어진 것으로 느껴진다. 7주라는 시간이 한 과목을 수강하기에 긴 시간은 아니지만 교수들의 짜임새있는 스케쥴에 의해 강의가 매우 체계적이라는 느낌을 받았다. 특히, Marketing Performance and Productivity Analysis는 매우 좋았다. 하나의 주제 속에 각각의 sub theme에 대하여 구조적이고 체계적인 분석방법들이 제시되었고 그러한 분석틀들은 Case들에 대하여 학생들에 의해 준비되고 수업시간에 검증되는 방식으로 매우 흡수력이 높은 수업이었으며 실무에서도 굉장히 도움이 될 것으로 기대된다. Organization De.......

드디어 첫 7주가 끝났다. 총 4과목을 수강한 이번 Module은 가장 수월했던 것 같다. 하지만 수업들은 매우 효율적으로 이루어진 것으로 느껴진다. 7주라는 시간이 한 과목을 수강하기에 긴 시간은 아니지만 교수들의 짜임새있는 스케쥴에 의해 강의가 매우 체계적이라는 느낌을 받았다. 특히, Marketing Performance and Productivity Analysis는 매우 좋았다. 하나의 주제 속에 각각의 sub theme에 대하여 구조적이고 체계적인 분석방법들이 제시되었고 그러한 분석틀들은 Case들에 대하여 학생들에 의해 준비되고 수업시간에 검증되는 방식으로 매우 흡수력이 높은 수업이었으며 실무에서도 굉장히 도움이 될 것으로 기대된다. Organization De.......

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개강한지 일주일이 지난 금주가 되어서야 수강과목들이 확정되었다. Organization Design Alternatives (Prof. Janet Near) Marketing Performance and Productivity Analysis (Prof. Jonlee Andrews) Ethical Responsibility of Managers (Prof. Michel Metzger) Management Consulting (Prof. Paul Friga) 시간이 맞지 않거나 인원초과로 듣지 못한 과목들은 Turnaround Management, Brand Asset Management이다. Workload가 많아 Drop한 과목은 Managing Mergers & Acquisition Process이다. 특히, Friga교수는 맥킨지 출신으로 "The McKinsey Mind"라는 유명한 책의 공동저자로서 이 학교에 온 뒤 Top Consulting Firm에 채용되는 학생수.......