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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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페인 관리
3. 로열티 프로그램
4. 이벤트 기반 마케팅
12강 crm 중심의 영업전략
1. 기존영업 vs crm중심의 영업
2. 영업 조직
3. 영업관리 프로세스
4. 인적 네트워크와 영업전략
5. 고객 중심적 가치 제안
6. 영업자동화 시스템(SFA)
13강 CRM
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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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