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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
1,861 - 1,873 (13page)

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SAS E-MINER를 이용한 장기운전자 보험 상품의 고객 패턴 분석을 통하여 신경망 모형과 로지스틱 회귀 모형 결과를 비교하여 모델의 적합성을 연구하였다. 뇌 신경생리학으로부터 영감을 얻어 시작된 인공신경망(artificial neural networks)은 복잡한 자료에 대하여 비선형 모델로 예측과 분류를 실행 할 수 있다. 또한 이 기법은 전통적인 회귀모형보다 예측력이 우수하고 교호작용이나 비선형 관계 설명을 위한 추정량도 안정적이다. 그러나 계산시간이 오래 걸리고 결과를 해석하기가 어렵다는 단점이 있다 본 연구의 기본적인 목적은 보험가입고객 중에서 이탈고객의 패턴파악을 인공신경망과 로지스틱 회귀 모형을 적용하고 두 기법의 차이점을 파악하는 것이다.
#데이터마이닝 #인공신경망 #로지스틱 회귀 #의사결정나무. #Data Mining #Neural Network #Logistic Regression #Decision Tree.

목차

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참고문헌 (7)

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Bishop, Christopher M. / 2002 / Neural Networks for Pattern Recognition / Oxford University Press google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth and books google schola 강현철 / 2006 / 고객관리를 위한 데이터마이닝 방밥론 / 자유아카데미 google schola 김용수 / 2006 / 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용한 데이터 요금제의 해지율 예측모형 수립 - 국내 모 이동통신업체의 사례연구 - / Journal of The Korean Data Analysis google schola 이영섭 / 2007 / 데이터마이닝 기법들을 이용한 한의학에서의 체질분류모형 개발 -소증항목을 중심으로- / Journal of The Korean Data Analysis Society 9 (2) : 597 ~ 609 google schola

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