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기법의 금융업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
3.2 각 방법론간의 차이점
4. BI기법의 전자상거래
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, 마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI기법 전자상거래,데이터마이닝사례,
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BI 시스템이란?
- BI 정의
- 도입배경
- 구성 및 구성요소
- 특징
- 관련기술
- 한계
◈ 본론
산업별 BI 적용 사례
- 금융 부문 ( 국민은행, 교보생명 )
- 유통 부문 ( 현대 백화점, 신세계 백화점 )
- 제조 부문 ( LG 전자, 삼성
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데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3. B2B & B2C 부분별 전자상거래
전자상거래 물류업전자상거래, 제조업전자상거래 금융업전자상거래, 전자상거래,제조업전자상거래,물류업전자상거래,금융업전자상거래,B2B,B2C,데이터마이닝,경영정보시스템,
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데이터의 분석이 필수적.
5. 또한 전자상거래 기업과 같은 경우에는 클릭스트림을 분석할수 있는 역량이 절대적으로 필요. -웹마이닝 1. 비즈니스 인텔리전스(BI)란?
2. 데이터의 종류
3. 데이터에서 필요한 정보를 얻으려면?
4. 데이
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사례 / 김병순 지음 / 서울경제경영
◎ 글로벌 시대의 국제경영 / 김희철 지음 / 학문사
◎ http://www.kdacauto.co.kr/ 한국델파이 홈페이지
◎ http://www.naver.com (네이버)
◎ http://www.cii.samsung.co.kr (제일모직 홈페이지) <서 론>
<본 론>
Ⅰ.전통산업
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