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하우스
1. 발생배경
2. 목표와 정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이터마이닝
1.
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system)이다. DATA WAREHOUSE
▶ 등장 배경
▶ 목표와 정의
▶ 진화과정
▶ FRAMEWORK
▶ 구축효과
▶ 시장동향
▶ 구축사례(피자헛)
DATA MINING
▶ 등장 배경과 정의
▶ PROCESS
▶ 기법
▶ 구축사례
▶ 다양한 활용 분야
▶ 결론
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Database Marketing)
2.DBM과 CRM의 관계
제 3 장 CRM의 요소기술
제 1 절 정보기술의 필요성
제 2 절 CRM의 정보기술 활용
1.데이터웨어하우스(Data Warehouse)
2.데이터마이닝(Data Mining)
3.지식경영(Knowledge Management)
4.SFA(Sale Force Automation)
5.
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데이터베이스를 말한다. 데이터 웨어하우스는 주요 의사·결정·자원 등 정보계 시스템에 사용하며 저장 및 분석, 방법론까지 포함하여 말하는 경우도 있다. 여기서의 웨어하우스는 창고나 격납고의 의미를 뜻한다.
데이터 마이닝(Data mining)
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아직 시간이 더 필요하리라 보이나 부분적으로 마이닝 기술을 적용하는 곳은 점차로 늘어가고 있으며 그 효과 또한 입증되고 있다 데이터 웨어하우스
Data Warehouse 사례
쌍방울 Data Warehouse
데이터마이닝
( Data Mining )
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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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 고객에
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데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
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데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할
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data analysis for the survey was carried out through mean, standard deviation, oneway ANOVA and scheff. More specifically, it investigated (1) What kinds of life events are the most stressful ones to ; (2) Do these differ according to grade level. The results are as follows. First, study and career
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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(주)데이터하우스에 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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데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분
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data 간의 연관분석 결과를 보고서로 작성하여 제출하였습니다. 이 자료는 TM영업부 부장님께 전해졌고, 이 자료를 바탕으로 기존 DB의 활용 다각화에 대한 회의가 진행되었습니다.
통계학도로서 실무에서 데이터마이닝 기법을 활용하고 그 결
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데이터에 대한 접근방법 및 Data Searching, Mining 학습
무선통신 기술
패킷의 흐름, 충돌제어와 같은 이상현상에 대해 분석 및 해결에 대한 흥미
컴퓨터통신, 네트워크통신, 무선이동통신, 학부에서 배울 수 있는 네트워크
과목을 수강 후 졸
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/ 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시오. (4~5번 문항 각 1가지)
지원분야 : Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : 데이터 분석을 통한 B2C 솔루션 구축 지원 업무 희망
[OO자동차 고객불만 텍스트 마이닝 분석]
대학
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data = Big data]
한화 S&C가 세계 ICT 시장을 선도하기 위해선 빅 데이터 뿐만 아니라 스몰 데이터에 대한 분석 및 사업전략이 필요하다고 생각합니다.
산업분야 막론 빅 데이터 분석의 중요성은 누구나 알고 있으며 현재 다양한 기업에서 그 활용
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