[마케팅][인터넷과 경영] e-CRM에서 적용할 수 있는 대표적 기법 중 통계적 방법과 인공지능 방법의 내용과 문제점

소개글

e-CRM에서 적용할 수 있는 대표적 기법 중 통계적 방법과 인공지능 방법 각각 한 개씩을 찾아서 해당 기법의 내용과 문제점을 정리한 것입니다. 주로 논문에서 자료를 많이 찾았구요

목차

1. 통계적 방법
Ⅰ. 판별분석
Ⅱ. 판별분석의 특성
Ⅲ. 판별분석의 문제점
2. 인공지능 방법
Ⅰ. 인공신경망기법
Ⅱ. 인공신경망의 이용
Ⅲ. 인공 신경망의 특징 및 기능
Ⅳ. 인공신경망의 문제점

본문내용

2. 인공지능 방법
Ⅰ. 인공신경망기법
인공신경망(Artifitial Neural Network : ANN)은 간단한 계산능력을 가진 처리단위 또는 뉴런(neuron) 또는 노드(node)들이 서로 복잡하게 연결된 컴퓨터 시스템으로서 외부에서 주어진 입력에 대하여 뉴런끼리의 연결강도를 조절하는 일종의 학습(training)과정을 통해 문제를 분석하고 동적인 반응을 할 수 있다. 이러한 특징은 결국 인공신경망을 구성하고 있는 다수의 뉴런끼리의 상호연결성에 기인한 것이다. 뉴런은 생체내의 신경세포와 비슷한 것으로써 가중치화 된 상호연결선으로 서로 연결되어 있다. 이러한 과정은 사람이 학습하고 기억하는 과정과 비슷하며, 이를 통해 추론, 분류, 예측 등을 수행할 수 있다. 가장 일반적으로 많이 사용되고 있는 인공신경망모형은 Rumelhart 등이(1986)제안한 다계층 인공신경망 모형으로서, 입력층(input layer)에서 은닉층(hidden layer), 은닉층에서 출력층(output layer)으로 각 뉴런이 서로 연결되어 있는 것이 특징이다. 각각의 뉴런은 주어진 학습정보를 학습하는 학습기능과 상호 연결된 또 다른 뉴런에 그 처리결과를 보내는 전달기능이 있다. 특히 전달기능을 위하여 사용되는 전이함수(transfer function)는 일반적으로 S자형 함수인 시그모이드(sigmoid)함수를 사용한다. 입력층은 외부환경과 상호반응하며 외부입력을 받아 인공신경망에 전달하는 역학을 한다. 또한 출력층은 주어진 외부 입력에 대한 적절한 출력을 내보내는 역할을 한다.

참고 자료

http://www.neuralnetwork.co.kr
이수영 (2006) 연구논문 : 다변량판별분석을 사용한 호텔도산예측에 관한 실증적 연구, 한국호텔경영학회