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데이터베이스 마케팅, 시그마 인사이트 그룹.
컴퓨터월드 (2000), 통권 195호, pp. 144~152.
한국일보 비즈니스 인터넷 Biz. 인터넷 마케팅 칼럼 (1999), Retrieved March 25, 2000 from World Wide Web, http://www.hk.co.kr/biz/interbiz/interbiz.htm.
Allen, Cliff & Kania, Deboarh & Yaeck
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데이터 혁명과 미디어 정책 이슈, 정보통신정책연구원, Premium Report, 2012.
함유근채승병, 빅 데이터 경영을 바꾸다, 삼성경제연구소, 2012. 1. 빅데이터이란?
2. 빅데이터 출연 배경
3. 빅데이터의 구성요소와 특징
4. 빅데이터 분석기술
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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비즈니스의 개요
1. M-비즈니스의 개념과 특징
2. M-비즈니스의 유형
3. M-비즈니스 소비자들의 특성
4. M-비즈니스의 활용과 유용성
제Ⅵ장. M-비즈니스의 국·내외 시장 전망
1. M-비즈니스의 세계 현황과 전망
2. M-비즈니스의 국내 현황과
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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3절 쇼핑의 편리성
제4절 신뢰성을 확보
제5절 DB마케팅을 이용한 차별화 된 서비스 제공
제6절 충분한 제품과 서비스정보제공
제7절 지속적인 회원관리
제8절 실시간 응답체제
제9절 기업들간의 전략적 제휴
제5장 결론
<참고문헌>
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3. 시장세분화를 통한 포지셔닝 11
4. 기술과 정보의 개발 11
5. 데이터베이스 구축 12
6. 홍보전략 12
7. 기업과의 의사소통 13
8. 전자카달로그 14
IV. 결론 15
1. 연구 결과의 요약 15
2. 연구의 한계성과 향후 연구 방법 16
V. 참고문헌 18
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2. 금융데이터 분석통계의 오류 및 대안
2.1 부정확한 데이터로 입는손실
2.2 데이터품질 관리의 정의
2.3 솔루션 중심 데이터 품질 관리 활동의 한계점
2.4 성공적인 데이터 품질 관리를 위한 방안
Ⅲ 요약 및 결론
참고문헌
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데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시스템
2.1 멀티미디어 DBMS 구조
2.2 멀티미디어 데이터의 효율적 저장
3. 미디어스트리밍 기술의 발전
Ⅲ 모바일 스트리밍의 동향 및 기
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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비즈니스온커뮤니케이션
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 04월 18일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)비
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04월 10일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 보성테크(주) 보고서를 구매하는 시점에서 생성됩니다.
따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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22일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)지에이코리아 보고서를 구매하는 시점에서 생성됩니다.
따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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비즈니스
결산일자(재무제표 최근 결산일자) : 2024년 12월 31일
기준일자(신용등급,개요정보 변동일자) : 2025년 04월 19일
작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)하나투어비즈니스
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: 컨텐츠 이용을 요청한 모든 report는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)테크로스환경서비스 보고서를 구매하는 시점에서 생성됩니다.
따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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데이터 분석을 현업에 적용할 때 가장 어려운 점은 무엇인가요?
데이터의 ‘맥락’을 이해하지 못하면 분석이 의미를 갖기 어렵다는 점입니다. 단순히 수치를 해석하기보다, 해당 데이터가 왜 발생했는지, 어떤 비즈니스 맥락에서 해석되어
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비즈니스의 가치 창출을 위한 실질적인 기술적 기여를 할 수 있는 능력을 갖추고 있다고 자신합니다. LG CNS에서 제 경험을 바탕으로 더욱 깊이 있는 기술적 역량을 발휘하며, AI/ML 기술을 실제 산업 현장에서 효과적으로 적용하는 데 기여하고
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데이터 분석을 통해 정확한 예측 모델을 구축하고, 효율적인 데이터 활용을 통해 네이버의 비즈니스 성과를 증대시키는 것입니다. 예를 들어, 네이버 쇼핑에서 추천 알고리즘을 최적화하여, 사용자가 더욱 만족스러운 쇼핑 경험을 할 수 있도
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이용하여 장난감공장 전산화 프로젝트에 참가하여 데이터베이스 팀장으로 활동 하였습니다. 방학기간 동안 영어회화강사로 일했으며, 현재까지 중앙일보에서 주최하는 BBB언어통역서비스 자원봉사자로 참가하고 있습니다.
< 지원동기 및
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데이터베이스 관리, 네트워크 구축 및 유지, 그리고 최신 기술 트렌드에 이르기까지 광범위한 IT 지식을 쌓았습니다. 이러한 학문적 배경은 포스코ICT에서 요구하는 기술적 역량과 직결되며, 제가 회사의 다양한 프로젝트와 도전 과제에 기여
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