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데이터 마이닝

데이터 기반 사고 방식으로 문제해결능력 강화하기

goal

 ▪ 디자인 씽킹에 대한 이론을 학습하고 실습을 통해 고객
   중심 사고를 강화한다.

 ▪ 데이터 수집/분석을 통해 유의미한 정보를 도출하고 문제
   해결능력을 강화한다

feature

 ▪ 고객 관점 공감 인터뷰, Context Canvas를 활용한
   데이터 시각화, 고객 여정맵을 통한 Pain Point 도출,
   데이터의 시각화, 컨셉 보딩 등의 실습

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대상 : 전사원 시간 : 8시간
모듈 주제 내용 시간
M1 데이터
마이닝의
중요성		 ∙ 최근 경영환경의 변화와 디지털 트렌드

   - 왜 디지털 트랜스포메이션인가? : 데이터의 중요성
   - [사례] 고객행태 및 각 산업별 변화 (금융, 유통, 외식, 제조 등) 사례 분석

∙ 데이터 마이닝이란? : 데이터에서 가치 있는 현상 및 특성 발견

   - 데이터 마이닝의 특징 : 데이터 마이닝 VS. 데이터 베이스
   - 데이터 마이닝의 3가지 역할 : 정보 선별, 문제 예측, 의사결정 지원

 2H
M2 데이터 마이닝
기법		 ∙ 데이터 마이닝 분석 방법 4가지

   - 1. 연관성 분석 2. 분류 분석 3. 군집 분석 4. 예측 분석
   - [사례] 데이터 마이닝 응용 사례 분석 및 발표

∙ 데이터 마이닝 프로세스 4단계

    - 데이터 선정 → 데이터 처리 → 데이터 모델링 → 해석 및 평가

∙ 데이터 마이닝으로 핵심 문제 정의하기

    - 수집된 데이터에서 유의미한 정보를 도출하라
    - 데이터 마이닝 활용 : 마케팅, 신용평가, 품질관리 등

3H
M3 현업적용 실습
(R 프로그램)		 ∙ 빅데이터 마이닝 프로그램 R

    - R에서 사용하는 다양한 데이터 유형
    - 변수백터, Matrix, Array, List, Data Frame 개념과 사용방법

∙ 데이터 마이닝 실습

    - [실습] R을 활용한 텍스트 마이닝 실습

3H
교육 문의

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