데이터 마이닝과 CRM(2판)

머리말



데이터 마이닝이 국내에 소개된지도 꽤 오랜 시간이 흘렀으며, 이제는 기업의 마케팅 분야를 비롯하여 최첨단의 바이오산업 분야에 이르기까지 매우 광범위하게 사용되고 있다. 또한 통계학, 컴퓨터학, 경영학, 산업공학 등 여러 학문 분야에서 데이터 마이닝에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있다. 데이터 마이닝은 학제적 연계가 매우 강한 특성을 지니고 있으며, 데이터 저장 및 운영 기술, 데이터 분석 및 가공 기술, 분석 결과의 적용 및 관리 기술 등 여러 관련 기술들을 두루 알고 있어야 시너지 효과를 기대할 수 있다. 특히 데이터 마이닝은 실제 문제를 정확하게 분석하고 효과적으로 해결할 수 있도록 지원할 때 가치가 있기 때문에 분석기법에 대한 이론적 연구뿐만 아니라 실제 업무 분야의 광범위한 지식이 요구된다. 예를 들어 은행의 고객관계관리(CRM) 프로젝트를 수행하려면 금융 상품 체계뿐만 아니라 은행 업무에 관한 폭넓은 지식이 있어야 데이터 마이닝을 적용하여 최종적으로 은행의 마케팅 전략에 필요한 지식을 찾아낼 수 있다.



현재 국내의 많은 대학교의 학부 및 대학원 강의에 데이터 마이닝과 CRM, 혹은 데이터베이스 마케팅 강좌가 개설되어 있는데, 이때 특정한 외국 서적을 교재로 사용하는 경우가 많다. 저자들도 마찬가지였다. 물론 외국 서적들은 그 내용과 수준이 매우 훌륭하지만 데이터 마이닝을 시작하는 초보자들에게는 어렵게 느껴질 수 있다. 특히 데이터 마이닝에 처음 입문하는 학부생들에게는 수준이 너무 높아 강의하는 데도 어려움이 있었다.



이 책은 이러한 문제의식에서 출발하여 쉽게 접근할 수 있는 데이터 마이닝 교육을 위하여 집필된 것이다. 이 책은 통계학, 컴퓨터학, 산업공학을 전공한 저자들이 그동안 기업의 많은 데이터 마이닝 및 CRM 프로젝트를 수행한 경험과 대학교의 학부와 대학원 학생들, 기업의 데이터 마이닝 실무자들, 그리고 교육센터의 관련 분야 종사자들에게 강의한 내용을 정리한 것이다. 이 책에 제시한 대부분의 사례들도 저자들이 실제로 참여한 데이터 마이닝 및 CRM 프로젝트를 기반으로 한 것들이다.



모쪼록 이 책이 데이터 마이닝을 공부하는 모든 이들에게 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠다. 이 책은 학부생들을 위한 책으로, 한 학기 강의 분량이 될 것이다. 좀 더 수준 높은 데이터 마이닝 공부를 위해서는 이 책의 참고문헌을 추천한다.

01 데이터 마이닝 개요

1.1 데이터 마이닝이란?

1.2 데이터 마이닝과 전통적 통계학

1.3 데이터베이스, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝

1.4 데이터 마이닝의 적용 분야

1.5 데이터 마이닝 프로세스

1.6 마이닝의 데이터

1.7 데이터 마이닝의 성공 요인

1.8 데이터 마이닝과 CRM

1.9 데이터 마이닝 툴 조망



02 데이터 마이닝 분석도구

2.1 데이터 학습

2.2 차원축소

2.3 희귀분석 모형

2.4 의사결정나무 모형

2.5 신경망 모형

03 데이터베이스 마케팅



3.1 DBM 개요

3.2 DBM/CRM 인프라

3.3 RFM과 LTV

3.4 DBM/CRM 활동

3.5 Segment Marketing



· 참고문헌

· 부록

· 찾아보기

전성해