Data Mining 고급분석과정
Data Mining 고급 과정
교육개요
“Data Mining 고급 분석 과정”은 프로젝트 계획부터 데이터 분석 process를 제시하고 구체적인 데이터 분석에서의 접근 방법을 기초분석부터 고급기법까지 사례와 Tip, 지침을 통해 제시합니다. 고급 Data mining 분석을 통하여 CRM, 고객관리, 마케팅의 수준을 한 단계 끌어올리기 위한 실전적인 경험들을 만나 보십시오.
교육특징
- 통계를 공부했거나 여러 과정을 이수하였으나 막상 실무에 적용하려고 할 때 어려움이 있습니까?
- 고객 데이터베이스의 잠재력을 100% 활용하지 못하고 계십니까?
- 데이터 마이닝을 비롯한 여러 시스템을 도입했으나 제대로 사용하지 못하고 계십니까?
- 분석 결과가 업무에 반영되지 못하고 있습니까?
- 고객 데이터 분석을 어떻게 접근할 것인지를 고민하고 계십니까?
- 어떤 새로운 분석에 데이터 마이닝을 적용할 것인가를 고민하고 계십니까?
교육 참가 대상
- 고급 데이터 마이너
- 고객 데이터를 담당하는 데이터 분석가 OLAP 또는 통계를 사용하여 고객분석 보고서를 작성하는 마케팅, CRM, 영업전략, 데이터베이스 마케팅 부서의 실무담당자
- CRM 또는 마케팅 부문 Manager
과정 커리큘럼
| Day | 구분 | 시간 | 교육 주제 | 세부교육주제 |
| 1일차 | 데이터 탐색 기법 | 1.5 | 데이터 전처리 방법과 PCA | - 결측치 처리 방법 |
| - 이상치 탐색 및 처리 방법 | ||||
| - Dimension reduction (principal component analysis) | ||||
| - Data Transformation/정규화 | ||||
| 실습 및 토론 | 0.5 | SAS® Enterprise Miner를 이용한 실습 | - 변수변환 과정 실습 | |
| - 이상치와 결측치 처리 | ||||
| - PCA의 분석과 해석 | ||||
| 탐색적 모델링 기법 | 1 | Clustering Techniques | - hierarchical clustering, nonhierarchical clustering | |
| - Clustering Issues & Tips | ||||
| - 결과해석 향후 이용 방안 | ||||
| 실습 및 토론 | 1 | SAS® Enterprise Miner를 이용한 실습 | - 그래프를 이용한 clustering 탐색 | |
| - Hierarchical과 nonhierarchical clustering의 연결 | ||||
| - Cluster 수 결정 | ||||
| 탐색적 모델링 기법 | 1 | 연관분석 | - Basic Techniques Overview (Association Rules) | |
| - Association Rules Issues & Tips | ||||
| - Model 평가 및 결과해석 | ||||
| 실습 및 토론 | 1 | SAS® Enterprise Miner를 이용한 실습 | - 장바구니 분석 모델링/차원의 적용 | |
| - 규칙 프로파일링 | ||||
| - 순차구매패턴 분석 모델링 | ||||
| 2일차 | 모델링 기법 | 3 | Predictive Modeling Techniques | - Modeling Algorithm 개관 (Regression, Decision Tree, Neural Network, GAM 등) |
| - Predictive Modeling Issues & Tips | ||||
| - Decision tree 원리 | ||||
| - Pruning 원리 | ||||
| - Logistic Regression 원리 | ||||
| - 모형선택방법 | ||||
| - Charts & Accuracy Ratio | ||||
| 실습 및 토론 | 1 | SAS® Enterprise Miner를 이용한 실습 | - Decision tree 등을 이용한 변수 선택 및 파생변수 생성 | |
| - 모델 평가 및 적용 | ||||
| 고급 모델링 기법 | 1 | Advanced Predictive Modeling Techniques | - Neural Network | |
| - Ensemble Modeling (bagging, random forest) | ||||
| - 결과해석 향후 이용 방안 | ||||
| 실습 및 토론 | 1 | SAS® Enterprise Miner를 이용한 실습 | - Neural Network, Bagging을 이용한 분석 | |
| - 모델 평가 및 적용 |