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데이터베이스에 있는 논문들은 컴퓨터에 의해 자동적으로 색인된다. Northern Light에서는 미리 지정된 검색결과의 색인을 조사한 알고리즘에 근거하여 검색 결과를 적용하고 폴더에 연결한다. 이러한 데이터마이닝 기술의 도입으로 이용자는
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데이터베이스에 있는 논문들은 컴퓨터에 의해 자동적으로 색인된다. Northern Light에서는 미리 지정된 검색결과의 색인을 조사한 알고리즘에 근거하여 검색 결과를 적용하고 폴더에 연결한다. 이러한 데이터마이닝 기술의 도입으로 이용자는
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데이터의 정비와 통합
(6) 고객정보와 거래정보의 통합
2. 솔루션 구축을 위한 데이터마이닝
(1) 데이터 마이닝의 정의
(2) 데이터 마이닝의 프로세스
(3) 데이터 마이닝의 활용 방안
(4) 데이터 마이닝의 전략적 활용
(5)
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데이터마이닝은 데이터베이스(DB)를 분류하고 다양한 정보를 연결 분석하며 미래의 소비행태를 예측해 보면서 가끔씩 발생하는 특이한 행동까지 잡아내는 4단계로 이뤄진다.
이 기법은 이미 영국 금융업계에서 지난 95년부터 도입해 로열선
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데이터마이닝 응용 프로그램이 Empire Blue의 데이터베이스에 저장된 각 의사들의 진찰 정보를 분석하여 동료 그룹과 다른 행동을 보이는 의사들을 선별해 낸다. 예를 들어, 다른 의사들과 비교해서 환자 당 많은 치료를 실행하는 의사, 환자 당
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데이터마이닝
□ 기존 조회 방법
- 기존의 데이터베이스 조회 방법으로는 OLAP(On-Line Analytical Processing)과 같은 다차원분석(multi-dimensional analysis) 도구나 일반질의(query) 등이 있음.
- 결론부터 말하면 데이터마이닝을 기존의 조회도구를 대체하는
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판매원을 통해 방문설명 1. 데이터베이스 마케팅 과정, 2. OLAP와 데이터웨어하우스를 비교 설명, 3. 데이터베이스 마케팅의 목적, 4. 데이터베이스 마케팅 전략 전개방향, 5. 데이터마이닝 기법, 6. 전자상거래를 위한 마케팅 방법론
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외 다수 Ⅰ. 서론
1. 마케팅과 CRM
Ⅱ. 본론 1
1. CRM과 데이터베이스 마케팅
2. CRM 의 개념
3. CRM의 필요성
4. CRM 구축의 전제조건과 구축 프로세스
5. CRM 사업의 실태와 전망
Ⅲ. 본론 2 - CRM 구축사례
Ⅳ. 결론
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반면, MOLAP제품은 ROLAP제품에 비해 대용량의 데이터를 처리하지 못한다. 1. 데이터마이닝의 정의
2. OLAP의 정의
3. 데이터마이닝 Vs. OLAP
4. 데이터 마이닝 OLAP의 적용사례
5. 국내 OLAP의 시장 현황
6. 데이터마이닝 툴과 OLAP 툴
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데이터마이닝의 여러 정의
2) 관점별 정의
2. 데이터마이닝의 등장배경
1) 출현배경
2) 데이터마이닝으로 발전담계
3)국내동향
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 처리과정
1) 문제저의 단계
2) 데이터베이스 구축단계
3) Dat
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