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데이터 마이닝임
(1) 정보와 데이터
① 정보화 시대를 맞이하여 정보의 원천인 데이터에서 유용한 정보를 캐내는 ‘데이터 마이닝(data mining)’이 주목받고 있음
② 인터넷을 비롯한 컴퓨터의 발전은 데이터베이스를 포함하여 정보를 다루는
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제1장 빅데이터의 정의
1. 빅데이터 시대
1) 데이터가 넘쳐나는 세상
① 전 세계 디지털 데이터가 상상할 수 없을 정도로 넘쳐나며, 이러한 데이터의 규모가 이전보다 더욱 빠르게 증가
② 기업활동뿐 아니라 다양한 분야에서 데이터가 폭증
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제1장 빅데이터의 정의
1. 빅데이터 시대
1) 데이터가 넘쳐나는 세상
① 전 세계 디지털 데이터가 상상할 수 없을 정도로 넘쳐나며, 이러한 데이터의 규모가 이전보다 더욱 빠르게 증가
② 기업활동뿐 아니라 다양한 분야에서 데이터가 폭증
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제1장 빅데이터의 정의
1. 빅데이터 시대
1) 데이터가 넘쳐나는 세상
① 전 세계 디지털 데이터가 상상할 수 없을 정도로 넘쳐나며, 이러한 데이터의 규모가 이전보다 더욱 빠르게 증가
② 기업활동뿐 아니라 다양한 분야에서 데이터가 폭증
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제1장 빅데이터의 정의
1. 빅데이터 시대
1) 데이터가 넘쳐나는 세상
① 전 세계 디지털 데이터가 상상할 수 없을 정도로 넘쳐나며, 이러한 데이터의 규모가 이전보다 더욱 빠르게 증가
② 기업활동뿐 아니라 다양한 분야에서 데이터가 폭증
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데이터 품질 관리 또는 통합 솔루션으로 확대·발전시킨 경우가 많다. 데이터의 이동과 흐름 부분에서 솔루션의 문제점은 오랜 기간 제기되어 왔음에도 불구하고 지속적으로 제기되는 것으로 성능과 복잡한 이동 규칙의 구현 문제로 요약될
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요약
데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고
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몇가지 언어적 측면
1.6 표현되고, 명명되고, 저장된 관계들
2 중복성과 일관성
2.1 관계들에서 작동법
2.1.1 Permutation
2.1.2 Projection
2.1.3 Join
2.1.4 Composition
2.1.5 Restriction
2.2 Redundancy
2.2.1 Strong redundancy
2.2.2 Weak redundancy
2.3 Consistency
2.4 요약
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CRM 전략
제 3 절. CRM의 성공요소
제 4 절. CRM에 대한 전망 및 도입효과
제 5 절. CRM의 사례
1. LG 캐피탈과 SK증권
2. 한솔 CS클럽
제 3 장. 결 론
제 1 절. 결론 및 요약
제 2 절. 연구의 한계점 및 향후과제
# 참고문헌
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전략
제 3 절. CRM의 성공요소
제 4 절. CRM에 대한 전망 및 도입효과
제 5 절. CRM의 성공사례 기업
1. LG 캐피탈과 SK증권
2. 월간잡지 행복이 가득한집
제 3 장. 결 론
제 1 절. 결론 및 요약
제 2 절. 연구의 한계점 및 향후과제
# 참고문헌
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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데이터로그랩(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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랜드데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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데이터로그랩(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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데이터 분석: 의료 데이터 분석, 환경 문제 해결, 공공 정책 평가 등 다양한 사회적 문제를 데이터 기반으로 해결하는 연구 수행
- 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝 응용 연구: 문서 요약, 감성 분석, 법률 문서 자동 분석, 소셜 미디어 데이터 분석 등
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뢰도 제고에 기여하게 됩니다.
6. 타 부서와 협업 시 데이터를 어떻게 설명하실 건가요?
데이터는 전달 방식에 따라 가치가 완전히 달라질 수 있습니다. 저는 분석 결과를 단순 수치로 나열하기보다는, 시각화된 그래프와 요약 지표, 주요 해석
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요약을 작성하여 핵심 개념을 구체화했습니다.
2단계: 지식을 다른 사람에게 전달하는 것이 초석이 되었습니다. 저의 멘토링 세션은 스스로 만든 문제를 중심으로 진행되었습니다. 요약 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 탐색하고 멘티의 이
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협업할 수 있는 데이터 엔지니어가 되겠습니다. 1. 성장과정, 학교활동
2. 본인 성격의 장점
3. 본인 성격의 단점
4. 지원 동기 및 입사 후 계획
5. 외국어 소통 역량 및 역량 향상을 위한 노력 (학습방법, 해외체류경험, 실무경험 등)
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데이터 기반의 요약문 작성에도 익숙합니다.
7. 계약직 이후 본인의 성장 계획은?
단기적으로는 실험 정확도 향상과 데이터 정리 능력을 강화하고, 중장기적으로는 고분자 분석 전문성을 높여 연구개발 전반에 기여하고 싶습니다. 계약기간
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