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마이닝
1. 금융업에서의 적용 사례
금융기관에서는 타 업체와의 차별화 전략을 모색하고 있으며, 이는 바로 그들이 이미 갖고 있는 데이터의 자세한 관찰에서부터 시작이 되는 것이다. 금융업에서는 은행 계좌의 기록, 자동지급기의 기록, 신
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전자상거래
3) 핀테크 자산관리 ? 마이데이터 서비스
4) 금융플랫폼 진화
5) 지급 결제 서비스
6) P2P융자
7) 투자 자산 운용
3. 핀테크가 적용되는 주요 금융사업분야의 최신 정보 사례
1) 사례1
2) 사례2
4. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문
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마케팅수단 개발
1. 데이터 웨어 하우스
2. 데이터 마이닝
3. 데이터 베이스 마케팅
4. 웹콜 마케팅
5. 이메일 마케팅
6. 웹게시판 마케팅
7. 브랜드
8. 전략적 제휴
제 3 장 결 론
- 참고문헌
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컴뮤니케이션 >
< 정보화 >
< 기업과 산업의 정보화 >
< 산업의 정보화 >
< 농업의 정보화 >
< 제조업의 정보화 >
< 유통업의 정보화 >
< 무역업의 정보화 >
< 관광업의 정보화 >
< 금융업의 정보화 >
< 국가와 지역의 정보화 >
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전문가 시스템이나 협력적 여과나 데이터 마이닝 기술들이다. 하지만 이런 방법들을 제대로 100% 활용되고 있지는 못하며 아직은 상업적 서비스 여건이 덜 마련된 듯이 보인다. 인터넷 소매 및 중간상
Ⅰ. 소매의 변화 및 인터넷 소매의
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마이닝 : 대량의 데이터에서 미지의 관련성을 찾아내기 위해 정밀한 통계기법 사용
☞ 도입의 전제조건
①데이터베이스가 구축되어 있어야...(너무나도 당연^^)
고객의 요구를 최대한 자세히 반영할 수 있는 코드체계로
(예) 문의 >> 제품
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전자상거래의 변화와 경제적 영향 / 신일순 / 정보통신정책 연구원
[2] http://www.terms.co.kr/bi-chi.htm
[3] http://sadwind.net/Knowledge/datamining/agent.html
[4] http://www.gurugail.com/Agent/intro.html
[5] 인터넷 전자상거래에서의 지능형 에이전트 현황 / 이웅규
[6] 에이
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전자상거래 사업에 대한 무지함을 적나라하게 보여 주었다.
이에 반해 여인닷컴은 후발주자였지만 철저한 분석을 통해 타겟고객층을 설정하고 고객만족을 최우선 가치로 삼고 고객의 사용에 최적화된 웹사이트의 구성, 고객과 소통할 수 있
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전문가가 점차 많아지게 되면 빅 데이터의 활용은 자연스럽게 증가하고 그 효용가치는 기하급수적으로 증대될 것이다. 동시에 빅 데이터가 지니는 대용량 스토리지의 약점이나 처리 속도에서의 문제, 그 밖의 잦은 오류들이 보완되면 현재와
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전자상거래의 발달과 더불어 활발히 이루어지고 있다. 2000년 7월 전자서명법이 발효되어 법제도적 토대가 마련되면서 공개키 기반구조에 대한 논의는 더욱 활성화되고 있다. 전자서명은 민간부문 중에서도 금융증권업계에서 가장 활발하게
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