# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 자연어 처리(Natural Language, NLP)술을 기반으로자와 텍스트 음성 형태의 대화를 주고받는 인공지능 기반 응용 시스템이다. 챗봇은 고객 서비스, 정보 검색, 교육,강 상담, 이커머스 등 다양한 분야에서 활용되며, 기업의 운영 효율성 향상과 사용자 편의성 제고에 기여하고 있다. 최근 딥러닝과 ...
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"이커머스"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# RFM 분석 ## 개요 **RFM 분석**(RF Analysis)은 고객 행동 데이터를 기반으로 고객을 세분화, 마케팅략을 수립하는 데 활용되는 대표적인 데이터 분석 기법입니다.M은 **Recency**(최근 구 시점), ****(구매 빈도 **Monetary**(구매 금액)의 세 가지 지표를 조합하여 고객의 가치를 평가하며, 특히 고객 관계 관리*...
LightFM ##요 **LightFM**은 스타업 및 연구자들이 효율 추천 시스을 구축할 수 돕는 오픈소 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 **합 추천 시스템**(Hy Recommender System)을 구하는 데 특화 있으며, 사용자와템의 **메타데이터**(예: 사용자 프로필, 아이템 카테고리 등)를 활용하여 개인화된 추천을 제공합니다. L...
챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙...
# 고객 분포 분석 ## 개요 고객 분 분석(Customer Distribution Analysis)은업이 보유 고객 데이터를 기반으로 고객이 지리적, 인구통계학적, 행동적 특에 따라 어떻게 분포되어 있는지를 체계적으로 조사하고 해석하는 데이터 분석 기법이다. 이 분석은케팅 전략 수립, 서비스 개선, 제품 개발, 매장 입지 선정 등 다양한 경영 의사결정...
# 데이터베이스 지식 발견 ## 개요 **데이터베이스 지식 발견**(Knowledge Discovery in Databases, 이하 KDD)은 대규모 데이터베이스에서 잠재적인 패턴, 관계, 트렌드 등을 추출하여 유의미한 정보와 지식을 도출하는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터로부터 인사이트를 창출하고 의사결정에 활용할 수 있...
# Trifacta ## 개요 **Trifacta**는 대용량 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 선도적인 데이터 정제 도구로, 기업의 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 복잡한 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 빠르게 가공할 수 있도록 지원한다. Trifacta는 머신러닝 기반의 인터랙티브 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드 없이도 직관적으로...
# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...
# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...
Mean Encoding ** Encoding**(평균코딩)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고 인코딩 기법 중로, 주로 **지도 학습**(Supervised Learning)에서 회귀 또는 분류 문제에 활용됩니다. 이 방법은 범주형 변수의 각 범주(Category)를 그 범주에 해당하는 타겟 변수(Targe...
# 타깃 인코딩 ## 개요 **타깃 인코**(Target Encoding)은 범형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 주어진 범주(category)의 값이 종속 변수(target variable)에 미치는 영향을 기반으로 인코딩을 수행합니다. 이 방법은 특히 범주가 많고 희소한(high-c...
# 데이터 마이닝 ## 개요 **데이터 마이닝**(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합...
```markdown # 평균 거래 금액 ## 개요 평균 거래 금액(Average Transaction Amount, ATA)은 특정 기간 동안 발생한 모든 거래의 평균 금액을 나타내는 지표입니다. 이 지표는 기업이 고객의 구매 행동을 분석하고 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 하며, 매출 성장과 수익성 개선을 위한 의사결정에 활용됩니다. 일반적으...
# 파이썬 ## 개요 파이썬(Python)은 1990년대 초반에 Guido van Rossum에 의해 처음 설계된 고급 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 이름은 영국 코미디 그룹 "몬티 파이선"에서 비롯되었으며, 프로그래머들이 코드를 쉽게 작성하고 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 파이...