제품 특성

ECMiner의 다양한 분석 기법은 제조 분야에서는 공정의 품질예측 및 비정상 징후를 발견하여 사전방지, 마케팅 등 분야에서는 고객분석 및 수요예측, 기업리스크 분야에서는 감사시스템 적용과 자금세탁방지 및 사기거래 징후 분석 및 적발에 활용되고
있습니다.

예측 시뮬레이션을 위한 지원기능 적용방안
분류
(Classification)
판별식 또는 판별기준을 설정한 후 우/불량을 판별함.
  • 수율분석 및 공정관리 분석
  • 불량진단
  • 비정상 가동 예방을 위한 설비 이상징후 분석
예측
(Prediction)
과거/현재의 데이터를 기반으로 과학적 통계 기반의 모형을 만들어 미래의 상황을 예측함.
(예: 회귀분석, 시계열 분석 등)
  • 리스크 관리 ( 감사시스템, ALM, Fraud Detection)
  • CRM (고객 분석/ 예측)
  • 신용평가
  • 수요예측
군집화
(Clustering)
속성이 유사한 것끼리 자동으로 군집화를 함.
(예: 고객 Profiling을 기반한 고객세분화)
  • 고객, 제품 등 패턴 검증
  • 고객 세분화
  • 감사 시스템 적용
연관분석
(Association)
상품과 상품의 연관 정도를 나타냄.
(예: 기저귀를 사는 사람이 맥주를 많이 산다. -> 신혼부부)
  • 유사도 분석
  • 장바구니 분석
  • 질병 패턴분석
  • 리스크 패턴 분석
  • 질병 예방 분석
연계분석
(Link Analysis)
객체와 객체의 상호 연계 정보를 Visualization (Link 분석)을 통해 분석.
  • Social(human) Network 분석
  • 범죄, 사기징후 분석
  • 감사시스템 적용