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데이터마이닝 기법을 이용한 BC카드 리스크 매니지먼트

*민*
최초 등록일
2010.09.06
최종 저작일
2009.07
19페이지/한글파일 한컴오피스
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소개글

이 보고서에서 우리는 데이터마이닝의 이론적 배경과 기술을 습득하고 이를 BC카드사의 사례에 도입해 봄으로써 경영정보시스템이 기업의 현실에 어떠한 형태로 적용되고 있는지를 구체적으로 파악하고자 한다. 뿐만 아니라 데이터마이닝의 다양한 이용가능성과 문제점을 체계적으로 분석하여 향후 인공지능시스템으로서 다음 세기를 예견할 기업의 지식경영에 이바지 할 수 있는 점에 대하여 모색해 보고자 한다.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. Data Mining의 정의와 발전단계
1. 정의
2. 왜 부각되는가
3. 발전단계

Ⅲ. Data Mining의 기능과 자료추출 단계
1-1. 기능
1-2. Data Mining 알고리즘
2. 자료추출단계

Ⅳ. 사례분석 - BC 카드
1. 연혁
2. 하는 업무
3. 도입 전 상황․배경
4. SAS E-Miner
5. Data Mining System 구축 현황
6. 통계에 따른 고객신용 평가 및 Rule Base 선정
7. FDS, FMS 응용사례
  
Ⅴ. Data Mining의 기타 Application 분야

Ⅵ. 문 제 점

Ⅶ. 결 론

Ⅷ. 참 고 문 헌

본문내용

1. 정의

Data Mining의 어원은 가치 있는 광맥을 찾기 위해서 산을 채굴하는 것과 방대한 데이터베이스에서 가치 있는 자료를 검색하는 것 사이의 유사점에서 유래되었다. 정의를 살펴보자면, 대용량의 데이터로부터 이들 내의 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화 함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정을 뜻한다. 기업은 거대한 데이터베이스에 숨어있는 전략적인 정보(추세, 패턴)를 발견하여, 이를 중요 비즈니스 프로세스 개선에 사용할 수 있기에 주목받기 시작하였다.

2. 왜 부각 되는가

자동화된 자료 수집, 전자도구의 일상화, 자료저장 구조에 대한 기술적 발전은 데이터를 급격히 증가시키고 있으며, 방대한 데이터베이스에 관리 필요성 대두하였으며, 점점 통합되고 있는 시장에서 기업들 간의 경쟁이 가중이 됨에 따라, 경쟁에 대한 압력은 대용량의 데이터에서 필요한 지식을 추출하여 높은 부가가치를 창출할 수 있는 Data Mining과 같은 분야에 대한 투자를 유도하기 시작하였다.

참고 자료

․ 사례로 배우는 데이터마이닝 / 최종후; 소선하 [공저]; 자유아카데미
․ 한국형 신용카드 마케팅 / 최동원; 고려원북스
․ 데이터 마이닝에 관한 이론적 고찰 / 정혜선; 한국외국어대학교 대학원
․ 데이터마이닝을 통해 얻은 연체예측 규칙을 이용한 대출심사 기준 개선 방안에 관한 연구 / 유충희
․ 데이터 마이닝에서의 프라이버시 보호기법 연구 / 조성훈
․ 금융사고 적발을 위한 감사정보시스템의 개발 :지식기반 방법론적 접근 / 최필성
․ 국내 산업의 데이터마이닝 동향 및 사용자 만족에 관한 실증적 연구 / 함성화
․ 신용카드범죄의 실태와 정책적 대응방안 / 정완 ;황태정 [공저]; 한국형사정책연구원[편]
․ 신용카드관련 범죄 실태분석 및 대응방안에 관한 연구 / 김주원
․ 신용카드 부정사용 방지 시스템의 도입에 관한 연구/ 박혜진
․ 시스템적 접근을 통한 신용카드사고 관리 연구 : 승인시점 관리를 중심으로 / 한윤섭
*민*
판매자 유형Bronze개인

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