|
데이터마이닝의 결과는 얼마나 정확한가? 파리와 산호제에 본부를 두고 있는 Business Objects의 상품 마케팅 부장 Alex Moissis는 \"정보 분석 측면에선 상당히 정확하다.\" 라고 말한다. 그러나 분석된 정보를 어떻게 활용할 것인가는 또 다른 문제라
|
|
|
데이터 분석 : Big Data 글러벌 선진사례 2, 한국정보화 진흥원, 2013.
빅데이터 전략연구센터, 2015년 빅데이터 글로벌 사례집 : 분야별 우수사례와 미래부 시범사업을 중심으로, 2015.
이창범, 개인정보보호법제 관점에서 본 빅데이터의 활용과 보
|
|
|
시작했다.
뉴욕 소재 데이터 마이닝 테크놀러지 오브 베스페이지(Data Mining Technologies of Bethpage)의 마이클 길먼(Michael Gilman) CEO는 “전자상거래는 가장 새롭고 열기가 넘친다”며 “당신에게 일정기간동안 축적된 데이터가 있다면 데이터 마이
|
|
|
점
데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝과 같이 전자적으로 축적되어 있는 데이터를 공유하고 이를 적극적으로 분석하여 활용하려는 정보기술은 주로 미국을 포함한 주요 선진국들에 의해 소개되오 있다. 이러한 정보기술의 등장배경을 살펴
|
|
|
데이터의 개념
2. 주제선정배경
3. 빅데티어의 특성
4. 빅데이터 등장배경
5. 빅데티어 분석기법 소개
6. 빅데이터의 양면성
7. 빅데이터 활용 해외사례
(1) 넷플릭스 활용사례
(2) 구글 Google 활용사례
(3) 포드자동차 활용사례
(4)
|
|
 |
등장배경 2
Ⅲ.ERP(전사적자원관리)의 발전 과정 5
Ⅳ. ERP(전사적자원관리)의 특징 6
Ⅴ. ERP(전사적자원관리)의 구축방법 8
1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Conversion) 13
8.
|
|
|
1일. Ⅰ. 서론
1.1 연구의 필요성 및 목적
1.2 연구의 범위와 방법
Ⅱ. 본론
2.1 신세계 백화점 CRM의 추진경과
2.2 신세계백화점 CRM 구축효과
2.3 신세계백화점 CRM 실제 활용 사례
Ⅲ. 결론
3.1 결론 및 요약
3.2 토의
<참고문헌>
|
|
|
배경과 필요성 1
2. 연구문제와 연구의 목적 1
3. 연구범위 1
4. 연구방법 2
Ⅱ. 이론적 배경 2
1. 신공공관리와 성과관리 2
2. 균형성과지표(BSC) 3
3. 공공부분의 BSC 도입 4
Ⅲ. 사례분석 5
1. BSC 환경 구축 6
2. BSC
|
|
|
활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(l
|
|
|
활용
다. 디지털스토리텔링
라. 협업 블로거 마케팅 전개
마. 정책고객관리 기법(PCRM : Policy Customer Relationship management)
바. 온라인여론 모니터링 : FIND(Find, Investigate, Neutralize, Deliver)
3. 기대효과
가. 차별화된 정보서비스로 관광홍보
|
|
 |
점직원 주관 서비스
3) 고객 주관 서비스
2. 고객의 종류와 요구
1) 경제적 고객
2) 윤리적 고객
3) 개인적 고객
4) 편의적 고객
Ⅱ. 고객 접점관리와 고객만족
Ⅲ. 고객관계 개선과 고객충성
1. 고객관계관리(CRM)
2. 고객관계관리(CRM)의
|
|
 |
고 활용하는 방법을 익힐 수 있었습니다.
대학원 과정에서는 기계학습과 데이터마이닝 기법을 활용한 사회적 문제 해결 연구를 수행하고자 합니다. 특히, 다음과 같은 연구 주제에 집중하고자 합니다.
- 사회적 문제 해결을 위한 데이터 분석:
|
|
 |
웹 마스터라기 보다는 팀조직으로 구성된 웹마스터의 일원이라고 할 수 있습니다. 이렇게 이런 자격증 및 프로그램을 다룰 줄 압니다. 1. 성장배경
2. 성격의 장점 및 보완점
3. 외국어 능력
4. 생활신조
5. 생활사항
6. 경력사항
....
|
|
 |
기법을 활용하여 물류 네트워크의 최적 경로를 분석하는 프로젝트를 수행하며 실무적인 문제 해결 역량을 키웠습니다. 이 과목에서도 A학점을 취득하며 높은 성취도를 보였습니다.
스마트 물류의 핵심인 데이터 분석 역량을 강화하기 위해 "
|
|
 |
나갈 것입니다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 희망 연구분야 및 연구계획
5. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
|
|
메뉴펼치기
