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경영데이터마이닝 동영상

경영데이터마이닝




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강좌소개

본 수업은 경영 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법을 학습한다.

강의 내용은 데이터 마이닝의 주요 개념 소개, 응용 사례의 소개, 데이터 마이닝 주요 기법

(장바구니 분석, 의사결정나무 분석, 신경망 분석, 군집분석 등)을 포함하도록 한다. 또한 최근에 각광을 받고 있는 소셜네트워크 기법에 대하여도 학습한다.

※ IBM 데이터마이닝 도구인 모델러와 소셜네트워크 분석 도구인 NodeXL 실습을 통해서 다양한 데이터 마이닝 기법을 실습하도록 한다.


학습목표

빅데이터 시대의 경영환경을 위한 경영 데이터 마이닝에 대하여 학습한다.
▶ 데이터마이닝의 개요와 주요개념, 주요 기법들을 학습한다.
▶ 데이터마이닝 도구를 학습하고, 이를 활용한 경영 데이터 마이닝을 실습한다.

강좌체험영상

주차별학습내용

▶ 강좌구성: 총 14주 (각 주차별 3 Part ~ 5 Part 로 구성)
▶ 강좌개설: 각 주차별 개설 - 각 주차일(월)에 강좌가 열립니다. (참고: 강좌일정)


[주차별 학습내용]
주차소제목소제목명
1주 데이터마이닝의 개요 1. 분석적 CRM과 데이터마이닝 정의
2. 데이터마이닝으로 할 수 있는 것들
3. 데이터마이닝 선순환 프로세스
2주 의사결정나무 Ⅰ 1. 의사결정나무는 무엇인가?
2. 의사결정나무는 어떻게 생성되나?
3. 순수도 척도 Gini와 엔트로피
4. 순수도 척도 Information Gain Ratio와 카이제곱, 연속형 목표변수의 순수도 척도
5. IBM SPSS Modeler
3주 의사결정나무 Ⅱ 1. 의사결정나무 분기 선택 예제
2. 가지치기
3. 의사결정나무의 확장
4주 인공신경망 Ⅰ 1. 인공신경망 개요
2. 생물학적 뉴런과 인공신경망의 뉴런
3. 인공신경망의 구조와 학습
4. 균형화와 모형 평가
5주 인공신경망 Ⅱ 1. 인공신경망 활용 휴리스틱
2. 데이터 준비와 결과의 해석
3. 민감도 분석과 시계열 데이터에 인공신경망 적용
4. 로지스틱 회귀분석
6주 장바구니분석 1. 장바구니 분석
2. 연관 규칙
3. 연관규칙의 생성
4. 연관규칙의 확장
7주 군집분석 Ⅰ 1. 군집화 개요와 K-평균 군집화
2. 유사성과 거리
3. 군집의 해석과 평가
4. 사례 연구 : 타운의 군집화
8주 군집분석 Ⅱ 1. K-평균 군집 방법의 한계와 가우스 혼합 모형(Gaussian Mixture Models)
2. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)
3. 자기 조직화 지도 (Self Organizing Maps)
4. 분할 군집화(Divisive Clustering)
9주 사례기반추론 1. 사례 기반 추론 개요
2. 사례 기반 추론의 과제와 적용 사례
3. 거리 함수와 결합 함수
4. 사례 연구 : 스마트폰의 음악인식 앱
5. 협업 필터링
10주 연결 분석과 사회 네트워크 분석 Ⅰ 1. 기본 그래프 이론
2. 그래프 이론 활용 예
3. 검색 엔진 성능 향상을 위한 활용 예제
4. 통신 회사의 연결분석 활용 사례
11주 연결 분석과 사회 네트워크 분석 Ⅱ 1. 소셜 네트워크 분석의 이론적 배경
2. 소셜 네트워크 분석 주요 개념
3. 소셜 네트워크 분석 주요 척도
4. 소셜 네트워크 분석 활용 사례
12주 유전자 알고리즘 1. 최적화와 Swarm Intelligence
2. 유전자 알고리즘
3. 스키마타 이론
4. 유전자 알고리즘의 활용
13주 텍스트마이닝 1. 텍스트 마이닝 개요
2. 텍스트 데이터 다루기
3. 텍스트 마이닝과 사례기반추론의 결합적 활용 사례
4. 두 가지 텍스트 마이닝 활용 사례
14주 CRM과 데이터마이닝 1. 고객 관계의 수준들
2. 고객 생명 주기
3. 고객 획득, 활성화 그리고 고객 관리
4. 고객 이탈 방지

강좌신청기간및학습일정

▶ 강좌개강일정: 2019년 04월 22일(월)
▶ 강좌신청기간: 2019년 04월 15일(월) ~ 2019년 07월 21일(일)
▶ 강좌학습일정: 2019년 04월 22일(월) ~ 2019년 07월 28일(일)

강좌수강정보

● Pass / Fail (100점 만점에 종합성적 60점이상인 경우 이수)
▶자기소개 및 수강동기: 10%
▶퀴즈: 80% (주차별 퀴즈)
▶강좌 에세이: 10%

이수증이미지

담당교수


김종우 교수
교수: 김종우
■ 한양대학교 경영대학 경영학부 교수
● 2008년, 2012년 한양대학교 강의우수교수
● 2010년 대한민국학술원 우수학술도서 선정(경영을 위한 데이터마이닝)

담당조교


  1. major

    Social Sciences
    (Social Sciences)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    univ_name

    HYUk
  3. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    14week
    (주당 03시간 00분)
  4. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    49시간 00분
    (17시간 38분)
  5. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.04.15 ~ 2019.07.22
  6. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.04.22 ~ 2019.07.29
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