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먹는샘물/차음료 음용 딥러닝 예측 72.8~79.4%

2020년 02월 09일 18시 17분   47   관리자 

      ::-> 인구특성에 의한 먹는샘물/차음료 음용 딥러닝 예측       
       :: 먹는샘물 음용예측 인구특성 중요도는 연령변수가 39.3%로서 가장 높음(plot 1,2)
       :: 336가지 인구특성 프로파일링에 의한 취식확률 추천솔루션 실행함 
       :: 인구특성 6항목에 의한 먹는샘물/차음료 기능 예측 정확도는 72.8~79.4% 수준임 
       :: 인구특성 + 시간 + 상황 을 포함한 예측 정확도는 89.7% 로 나타남
           먹는샘물과 차음료 공통적으로 시간과 연령이 중요한 예측변수임
목록
12  소확행 정서유발-예측편 분석보고서  
11  선블럭 겸용유형9가지 AI 예측 정확도 85% 이상  
10  매출자료 네트워킹 시각화  
9  먹는샘물/차음료 음용 딥러닝 예측 72.8~79.4%   
8  한국인의 간식취식 예측변수 중요도  
7  한국인의 간식 유형별 가격분포   

6  음료제품 예측모형의 변수 중요도의 시사점   19.06.24

음료제품 11가지를 예측하는 변수의 중요도. 인구통계특성 인 성별이나 나이 보다도 상황변수가 가장 중요한 것으로 나타났습니다. 우리가 흔히 목표고객을 설정하여 광고나 제품컨셉을 구성합니다만, 음료의 경우는 TPO 세분화가 더욱 ...

5  마케팅 진단 및TO-BE 시뮬레이션   18.08.25

마케팅 진단 및TO-BE 시뮬레이션은, 1. 브랜드 경쟁력을 진단하며, 2. 5가지 의사결정 TO-BE 전략을 실행하였을 때, 그 성과가 저장(stock)되는 수준(level)을 예측함. - 5가지 의사결정 ...

4  경쟁분석 시뮬레이션 특허   18.08.15

자사가 2011년 자사/경쟁사 경쟁분석과 전략 의사결정 예측을 위한 '경영전략 시뮬레이션 방법' 특허입니다.

2  전략적 의사결정 시뮬레이션-개발 성과   18.07.31

마케팅.경영 진단 및 의사결정전략수립 지원모듈 개발 .BMO(사업성)진단 및 성공확률예측 모델 .전략유형 및 성과예측 모델 .경영품질 진단 및 개선시 성과예측 모델 .VC(Value Chain) 평가 및 지식자산/성과예측 모델 ...

1  전략적 의사결정 시뮬레이션-개발목적   18.07.31

1. 개발 목적 기업이 지니는 경쟁력을 경쟁기업과 정확히 비교하려는 노력은, 기업의 현재 활동이 발생시키는 효율성을 가름하고 기업의 미래 모습을 향상시키려는 중요한 혁신적 노력이라고 할 수 있음. 이를 통한 경쟁우위 확보 ...

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