셀클럽-데이터마이닝과 CRM도구 시장의 개략 DownLoad-[신규자료],DocumentSee,클럽.

데이터마이닝과 CRM도구 시장의 개략 DownLoad

데이터마이닝과 CRM도구 시장의 개략

데이터마이닝과 CRM도구 시장의 개략 - 미리보기를 참고 바랍니다.

데이터마이닝과 CRM도구 시장의 개략
목 차
데이터마이닝 시장
데이터마이닝 도구의 분류
도구의 평가: 특성과 방법론
도구 평가
다른 데이터마이닝 도구
CRM도구
데이터마이닝 시장
데이터마이닝 기술 적용분야초창기 사용자들은 경쟁우위를 획득하기 위해 첨단기술을 사용 -> 기술의 성숙과 함께 많은 회사들의 사용 -> 일반적인 비즈니스 프로세스로 삽입: 통합되는 경향,적용가능성 확대예) 화이트 오크 테크놀로지-연방정부 정치기부금 비리 발견하는 캠페 인 마이너 시스템 판매허가 보장
데이터마이닝 도구 산업분야아직 미성숙 단계 -> 시장정의 및 존재를 정당화 하려는 데 상당한 노력
데이터마이닝 시장
데이터마이닝 시장에 영향을 미치는 요소- 평준화된 보완기술에 의한 지속적인 도구의 통합- 수직적 패키지 애플리케이션의 출현/애플리케이션 개발에 대한 데이터마이닝 구성요소들- 데이터마이닝 도구 구매자와 포괄적인 솔루션 제공자들로 구성된 구매자들 사이에 광범위하게 채택된 파트너 쉽 전 략들- 데이터 시각화 도구들과 기술의 지속적인 통합
데이터마이닝 도구의 분류
3가지 주요그룹 : 범용성 도구, DSS/OLAP/데이터마이닝 통합 도구, 특정분야 적용 도구<범용성 도구>- SAS Enterprise Miner- IBM Intelligent Miner- Unica PRW- SPSS Clementine- SGI MineSet- Oracle Darwin- Angoss KnowledgeSeeker<통합된 도구>- 하나의 도구에 여러 기능을 갖추고, 관리 보고서를 제공할 수 있는 의사결정지원도구, OLAP과 일반화된 체계하에서의 데이터마이닝 용량 등 실제적인 기능들 요구
데이터마이닝 도구의 분류
<특정분야 적용도구>- KDI(소매에 중점을 둠)- Option & Choice(보험 산업에 중점을 둠)- HNC Model 1(결함 파악에 중점을 둠)- Unica Model 1(마케팅에 중점을 둠)
도구의 평가: 특성과 방법론
데이터마이닝 도구들의 특색- 상품 완성도와 회사의 강점 : 상거래 시장의 전반적인 미성숙(1년 이상 존재하는 제품들을 설명)- 플랫폼과 아키텍처 : 일반 시장에서 적용될 수 있는 광범위하고 다양한 플랫폼 지원(데이터의 양, 변수의 수,연결된 사용자의 증가수에 대한 수행속도-> 일직선상의 속도 향상,일정비율로 증가)- 데이터 인터페이스 : 관계형 데이터베이스- 테크닉과 알고리즘, 분석적 기술을 포함한 데이터마이닝의 성능- 데이터 운용 : 연속변수들의 전이, 범주와 새로운 변수의 생 성, 날짜와 시간, 빠뜨린 변수들을 다루는 능력- 모델(명세,해석,평가,전개)
도구의 평가: 특성과 방법론
- 실행능력: 정확도, 효과적 진행성 - 사용자 인터페이스: 비즈니스 템플릿, 메타데이터 인터페이스 - 관리능력: 복잡성관리: 모델의 일반화를 촉진하는 방법 중 하나. 모델을 더 잘 관리 가능 하도록 만듬
견고성: 도구의 신뢰성과 적용성, 시스템 고장이 발생한 시점으로 빠르게 회귀하는 능력, 시스템 관리 체계로 통합되도록 하 기 위한 주요 요소들의 연결기구 사용
사용자 위주 설계: 이미 시장에 출시된 애플리케이션의 프로그램 탈출, 사용자의 프로그 램 탈출, 사용자의 편의를 고려한 의사결정 애플리케이션 뿐만 아니라 다른 애플리케이션과의 통합성 제공 등을 포함하는 개방성, 유연성, 확장성 아키텍처를 제공하는 도구의 능력

도구의 평가
Clemetine(SPSS): 다중의 분석기능 유형과 신경망, 연관규칙, 규칙 유도 기법을 직감에 맞춘 GUI환경과 결합하고 있음. 비주얼 프로그램 환경을 제공- 사용하는 그래픽 형태는 화면상에서 마우스로 드래깅, 드로핑, 기능적 노드들과의 연계 등을 통해 이루어 짐. 데이터 접근, 운용, 시각화, 기계학습과 모델분석이 있음.- 모델 개발 프로세스는 팔렛으로부터 선호하는 노드를 고르는 일, 화면상에서 노드를 대체하고 연결하는 일 등을 포함.- 플렛 파일과 관계형 데이터베이스를 포함하여 풍부한 데이터 접근 능력을 가지고 있음.- 인텔 펜티엄 시스템에서 돌아가는 윈도우 NT와 HP9000시리즈에서 돌아가는 HPUX10 과 그 이상의 사양, 실리콘 그래픽스에서 돌아가는 IRIX,선 스파크에서 돌아가는 Solaris 2.0, Digital UNIX 3.x또는 VMS 6.x에서 유용- 한정된 텍스트 파일, 콤마로 분류된 값이 있는 파일, 고정된 기록 파일(아스키)을 읽어 들일 수 있음.- 데이터 운용능력: ① 레코드 연계를 통한 레코드들의 결합 ② 어떤 특성 치 값을 바탕으로 증가하는 레코드 비율에 기초한 데이터 균형성 ③ 사용자 정의 약어
도구의 평가
④ 이질적인 레코드들의 여과⑤ 사용자가 정의한 방정식과 논리적 연산자를 이용하여 새로운 데이터 필드 의 유도⑥ 첫번째와 마지막 N레코드들, N샘플링에서의 1, 무작위 샘플링 등 데이터 샘플링 능력- 규칙 유도 알고리즘, 신경망(Kohonen네트워크를 포함), 연관규칙을 지원- 소비자의 태도, 시계열 분석, 장바구니 분석, 부정 발견을 지원.
4Thought와 Scenario(Cognos): 두개의 데이터마이닝 도구로 포트폴리오 전략을 구사하면서 OLAP시장에서 선두업체의 하나로 자리를 매김해왔음. 모든 Cognos 플랫폼 상에서 지원되며 윈도우 환경을 주요 목표로 하였으며, 두개의 도구 모두 스프레드시트, 데이터베이스, 아스키 텍스트 파일로부터 데이터를 읽어 들일 수 있음. - 4Thought는 가격 최적화, 수요예측, 성과 예측 및 측정 등을 포함한 다양한 비즈니스 문제를 다루도록 설계.다중 퍼셉트론(MLP)신경망 기술을 사용.- 비선형 형태,노이즈 데이터,소규모의 데이터 집합 등의 문제를 분석하기에 아주 적합- 시계열 분석과 고객성향분석

(이미지를 클릭하시면 확대/미리보기를 볼 수 있습니다.)