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데이터가 존재하지 않습니다.
Kim, Daehyun; Lee, Yonghyeon; Park, Chan Gook
2020 / International Journal of Control, Automation, and Systems
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 스포츠 경기장 방문객의 빅데이터를 분석하여 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 방안을 제시한다. K-평균 군집화와 K-근접 이웃 알고리즘을 활용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고, 신규 방문객의 관심 매장을 예측하여 적합한 마케팅 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘을 통해 효과적인 맞춤형 마케팅 서비스 제공이 가능함을 확인했다.
파이썬으로 배우는 인공지능 : 현실 세계와 지능적으로 상호 작용하는 인공지능 애플리케이션 만들기
(비즈니스 활용 사례로 배우는) 데이터 분석:R
데이터마이닝의 원리와 구현 : R과 함께
R을 활용한 기계 학습 : 데이터 분석을 위한 머신 러닝 이론과 적용
SPSS statistics 다이렉트 마케팅과 고객가치분석 =
스포츠 투어리즘과 AI
디지털 미디어 애널리틱스
빅데이터 마케팅 : 고객 참여와 성과를 끌어내는 마케팅 로드맵
(필립 코틀러) 마켓 5.0 : '휴머니티'를 향한 기업의 도전과 변화가 시작된다!
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웹사이트 분석의 기술 : 온라인 비즈니스 성공을 위한 100가지 제안
구글 애널리틱스를 활용한 데이터분석 입문 : 제대로 시작하는 Google Analytics
출판 마케팅 실전 전략서 : 출판 마케터가 말하는 마케팅 현장 보고
머하웃 완벽 가이드 : 하둡에 딱 맞는 빅데이터를 활용한 기계학습
AI x 빅데이터 마케팅 : 마케터의 업무가 변한다!
웹 크롤링 & 데이터 분석 with 파이썬
Web-Age Information Management : 16th International Conference, WAIM 2015, Qingdao, China, June 8-10, 2015. Proceedings
머신 러닝 인 자바 : 자바 기반 머신 러닝
(머신러닝을 활용한) R 데이터 분석
APPLIED SOFT COMPUTING
Li, Yue; Chu, Xiaoquan; Tian, Dong; Feng, Jianying; Mu, WeisongJournal of The Institution of Engineers (India): Series C
Lili Fane-비즈니스연구
김경재Personal and Ubiquitous Computing
Zhang L.Evolutionary Intelligence
Yanyun Zhang; Yang SunKnowledge and Information Systems: An International Journal
Kuo, R. J.; Zulvia, Ferani E.Computational intelligence and neuroscience
Lou N한국스포츠산업경영학회지
장원용; 원도연Computational intelligence and neuroscience
Na LouAin Shams Engineering Journal
Smaili M.Y.,Hachimi H.Multimedia Tools and Applications
Khullar V.Recent Advances in Electrical and Electronic Engineering
Chaudhary, M.; Alam, M.A.; Zafar, S.Mathematical Problems in Engineering
Peiyu Ren; Zhixue Liao; Peng Ge体育科技文献通报 / Bulletin of Sport Science & Technology
王立冬; 李旺; 周子琳; 郭野; Wang Lidong; Li Wang; Zhou Zilin; Guo Ye한국스포츠산업경영학회지
장원용, 원도연Expert Systems with Applications
Yalcin E.,Bilge A.정보처리학회논문지D
박혜숙, 백두권한국스포츠학회
최영진, 정현태, 한남희Journal of Global Scholars of Marketing Science: Bridging Asia and the World
Chattopadhyay M.,Mitra S.K.,Charan P.Procedia Computer Science
Hu, Chun; Wu, Chuanjian; Huang, Zongjie전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 마케팅 자료를 이용하여 기업의 최적 마케팅 프로그램을 설계하고 진행하는데 필요한 분석적 접근 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 기존의 설문 조사 중심의 전통적 마케팅 조사의 접근 방법으로는 매일 빠른 속도로 생성되는 다양하고 방대한 마케팅 자료를 충분히 활용하는데 한계가 존재하는데, 이 과목에서는 이러한 개별 기업의 독자적인 거래 내역 자료 및 소비자의 구매와 미디어 소비에 관련된 외부 자료등 다양한 마케팅 관련 자료를 활용하여 제품, 가격, 촉진, 유통 등의 마케팅 의사 결정의 개선을 돕는 새로운 분석적 기법을 학습한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
마케팅 애널리틱스는 마케팅 매니저들이 데이터에 기반한 최적의 의사결정을 내리는데 핵심이 되는 방법론들을 학습하고, 사례를 기반으로 분석 실습을 수행하여 방법론들을 체득하는 데 그 목적을 두는 과목이다. 마케팅 애널리틱스에서 다룰 큰 주제는 1)신상품 애널리틱스, 2)디지털 애널리틱스, 3)수요 애널리틱스 및 마케팅믹스 모형, 4)고객 애널리틱스로 구성된다. 구체적인 방법론으로는 기초통계분석, 선형회귀분석, 의사결정나무, 컨조인트분석, 기여도모형, Bass 신상품 확산모형, 고객생애가치모형 등이 있고, 이를 실제 사례기반 실습을 통하여 배운다. 수강생들은 데이터와 마케팅 애널리틱스에 기반한 의사결정과 마케팅 관리를 광범위하게 이해하여, 이를 실제에 적용하는 능력을 체득하게 될 것이다. 또한, 빠르게 변화하는 디지털, 퍼포먼스, 데이터 기반의 마케팅 환경에 대한 통찰력을 얻게 될 것이다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 소비자 행동과 관련된 이론과 연구결과들을 살펴본다. 학생들로 하여금 심리학, 경제학, 사회학 그리고 인류학 등의 소비자행동관련 연구를 학습하게 하고, 얻은 지식을 다양한 마케팅 문제에 적용하는 능력을 갖추게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
이 과목의 목표는 계량마케팅 연구와 관련이 있는 최근의 연구 결과들을 다룸으로써 향후 연구 가능한 새로운 아이디어를 창출하는데 있다.전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.전선 / 학사
이 과목은 학생들에게 디지털 마케팅에 관한 포괄적인 개요를 제공함과 동시에 디지털 마케팅의 주요 수단인 온라인 배너광고, 검색 광고, 사회 연결망 광고, 모바일 마케팅 및 디지털 마케팅의 미래에 관하여 이론 및 실용적인 관점에서 논의한다. 이 과목의 팀프로젝트로 학생들은 소규모 회사를 리크루트하여 실제로 검색 광고나 사회연결망 광고를 한 후 이를 바탕으로 최종 보고서를 제출한다.전선 / 학사
거시적으로는 시장구조와 유통경로를 분석하고 미시적으로는 개별기업의 가격관리, 유통, 광고, 판매촉진 등 마케팅 전략을 이해함으로써 소비자들에게 상품이 제공되기까지의 각 단게를 살펴보고 이를 통해 소비자복지 향상을 위한 시장환경 개선방안을 모색한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.전선 / 대학원
서비스 마케팅과 제품 마케팅의 차이를 논의하고 서비스 연구의 여러 가지 모형을 검토함으로써, 서비스 마케팅의 이론적인 틀을 이해하도록 한다. 고객관리, 수요관리, 서비스 포지셔닝 등 서비스 마케팅의 기본 전략을 다룬 후 서비스 마케팅 믹스관리를 연구한다. 나아가 서비스 생산성, 서비스 품질측정, 서비스 기업 조직 등의 전략적 이슈를 다룬다.전선 / 대학원
서비스마케팅과 제품마케팅과의 차이를 논의하고 서비스연구의 여러가지 모형을 검토함으로써 서비스 마케팅의 이론적 틀을 이해하도록 한다. 고객관리, 수요관리, 서비스 포지셔닝 등의 서비스 마케팅의 기본전략을 다룬후 서비스마케팅 믹스관리를 연구한다. 나아가 서비스 생산성, 서비스품질측정, 서비스 기업조직 등의 전략적 이슈를 다룬다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
이 과목의 목표는 소비자 연구와 관련 있는 최근의 연구 결과들을 다룸으로써 향후 연구 가능한 새로운 아이디어를 창출하는데 있다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.전선 / 학사
문화예술 산업이 성장하고 고도화되면서 마케팅전략이 중요해지고 있다. 본 강좌는 음악, 미술, 영화, 방송, 공연, 게임, 디지털 콘텐츠 및 스포츠 산업에 이르기까지 다양한 문화예술 산업 고유의 특성을 반영한 마케팅 전략을 학습하는 것을 목표로 한다. 본 강좌는 수강생들로 하여금 문화산업에서 성공을 거둔 기업의 성공사례와 이론을 학습함으로써 문화예술 산업에서의 실무적, 학문적 경력을 위해 필요한 지식과 소양을 갖추는 데 도움을 줄 것이다.