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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?

“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.


  • 단편적인 분석 소개가 아닌 프로젝트 계획부터 고급기법까지 일관된 분석 과정 제시
  • 분석을 통한 유용한 정보 도출 및 해석 방법 제시
  • 데이터 마이닝을 포함한 다양한 분석 기법을 기초부터 고급까지 소개
  • 구매예측, 이탈예측, 캠페인 타게팅, 고객세분화 등 B2C 영역에서 자주 적용되는 주제에 대한 사례 분석
  • 비즈니스 성과 제고를 위한 분석적 접근 방법과 이슈 해결방안을 소개하는 동시에 분석적 사고와 Skill을 높일 수 있도록 SAS Enterprise Miner를 포함한 여러 도구의 Hands-On 실습 진행
  • 결과 도출 및 분석 결과 활용의 구체적인 방법을 설명



  • 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


[Day 1]
Session 세부교육주제
기본 개념 [1H] 데이터 분석 기본개념과 분석과정
- 데이터 마이닝의 배경 및 소개

- 문제파악 및 분석 주제 설정
기초분석 기법 [4H] 데이터 전처리 방법과
EDA
- 자료준비 과정
- data integration 및 data cleaning
- 결측치 처리 방법
- 자료의 탐색
- 이상치 탐색 및 처리 방법
- dimension reduction (principal component analysis, variable clustering)
- Data Transformation/정규화
실습 및 토론 [1H] SAS/Insight와 SAS Enterprise Miner를 이용한 실습
- 전처리 과정 실습
- 이상치와 결측치 처리
- EDA의 해석과 처리방법

[Day 2]
Session 세부교육주제
모델링 기법[4H] Clustering Techniques
- clustering 개요
- Basic Techniques Overview(hierarchical clustering, nonhierarchical clustering)
- hierarchical clustering
- nonhierarchical clustering (k-means, PAM)
- Clustering Issues & Tips
- 결과해석 향후 이용 방안
실습 및 토론 [1H] SAS/STAT을 이용한 Clustering 실습
- 그래프를 이용한 clustering 탐색
- hierarchical과 nonhierarchical clustering의 연결
- cluster 수 결정
- Clustering을 이용한 예측 모델 파생 변수 생성
모델링 기법 [1H] Predictive Modeling Techniques
- Modeling Algorithm 개관 (Regression, Decision Tree, Neural Network, GAM 등)
- Predictive Modeling Issues & Tips

[Day 3]
Session 세부교육주제
모델링 기법[3H] Predictive Modeling Techniques
- Decision tree
- GAM(Generalized additive model)
- regression
- 신경망
- Ensemble Modeling (bagging)
- 모델 평가 및 적용
실습 및 토론 [1H] SAS/STAT, SAS Enterprise Miner를 이용한 Predictive Modeling 실습
- Decision tree, GAM 등을 이용한 변수 선택 및 파생변수 생성
- bagging을 이용한 변수 선택
- 모델 평가 및 적용
모델링 기법 [1H] 연관분석
- Basic Techniques Overview (Association Rules)
- Association Rules Issues & Tips
- Model 평가 및 결과해석
실습 및 토론[1H] SAS Enterprise Miner를
이용한 실습
- 장바구니 분석 모델링/
차원의 적용
- 규칙 프로파일링
- 순차구매패턴 분석 모델링



  • 등록방법: 수강신청 (SAS Korea 홈페이지/전화/e-mail) ▶ 교육비 납부 ▶ 등록 완료
  • 교육비: 940,000원 (VAT 10% 별도)
    (신한은행: 344-01-200250 예금주: 한국쌔스소프트웨어㈜)
  • 교육문의: SAS Korea 교육팀 윤미라 팀장
  • 전화: 02-2191-7002, 7018 / e-mail: kor.educ@sas.com

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