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마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이
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데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그램
4. 인공지능 사례
쇼핑몰 LG eshop 에서의 활용 사례
(1)검색기능
(2)쇼핑 도우미 샤피
(3)암호화 안전결제
(4)검색외 품목
III. 결론
레포트를 마
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데이터 마이닝
KDD(knowledge Discovery on Database) 의 핵심이 되는 단계
Background
공간 데이터 마이닝
함축적인 지식추출, 공간관계 혹은 공간 데이터베이스 상에 명백히 저장되어 있지 않은 다른 패턴들을 추출하는 것
Background
시공간 데이터
지
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데이터의 비중이 크다.
5) 처리 및 분석의 유연성이 높다.
6) 동시에 처리해야 할 데이터의 양이 적다.
4. 빅데이터 3대 요소
1) 규모(Volume)
2) 다양성(Variety)
3) 속도(Velocity)
5. 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기술
1) Business Data mining
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데이터를 분석하는 하나의 방법이 될 수 있다는 것은 분명한 사실이며, 그에 따라 위에서 이미 열거한 바 있다.
이러한 것들은 개별적인 데이터를 분류하고 분석하는 방식에 가까우며, 앞서 말한 텍스트 마이닝이나 오피니언 마이닝, 소셜 네
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추출, 지식발견, 데이터마이닝 등의 표현으로 활발히 논의되고 있으며, 방대한 기능은 물론 업무전반에 대한 포괄적 감사보다는 특정 감사범위의 선택 등을 가능케 함으로서 병무비리 근절에 효율적 효과적 기제로서 활용될 수 있다.
다섯째,
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 고객, 상권, 판매 등여러 분야를 관리해야 하는 영업 사원의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를파악하는 것이 고객, 상권, 판매 등 여러 분야를 관리해야 하는 영업 사원의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를파악하는 것이 고객, 상권, 판매 등 여러 분야를 관리해야 하는 ㅇㅇㅇ 사원의 필수 역량인것을 알게 되었습니다.
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