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데이터베이스 마케팅을 수행 CRM의 의의
CRM과 정보기술
CRM의 특성
CRM 필요성
CRM 개념 - 데이터베이스마케팅(database marketing)
일대일마케팅(one-to-one marketing) – 4가지 유형
관계형마케팅(relationship marketing)
CRM
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BI 솔루션까지 등장했다. IT업계를 강타하고 있는 통합열풍이 BI업계에도 불고 있는 것이다. 기존 BI가 제조, 영업 등 특정분야에 국한돼 사용돼 왔다면, 이제는 고객관리를 활용한 마케팅, 금융권의 리스크관리, 제조업의 조기경보시스템, 재무
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데이터마이닝은 데이터로부터 자동으로 정보를 추출하기 때문에 전문가의 전문지식이나 경험을 대체할 수 있다. 또한 OLAP과는 달리 사용자가 미리 가설을 세우거나 지침을 제공하지 않는다. 데이터마이닝은 오직 주어진 데이터에서만 정보
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데이터베이스화하면서 개인의 사
생활 침해문제가 뒤따르게 된다. 얼마 전 우리나라 백화점의 고객명단이 유출되어 범죄집
단의 표적이 된 것은 DB 마케팅에 따른 정보관리의 중요성을 일깨워준 사례라 하겠다.
(9) 데이터 마이닝(Data Mining)
데
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데이터의 지능화, 데이터 융합, 파일 처리/저장 기술이 점점 업그레이드되고 개발되는 단계이기 때문에 현재 빅 데이터가 보이는 효용가치는 아직 시작에 불과하다. 금융업, 서비스업, 제조업에서 빅 데이터는 기존의 데이터 관리및 처리에서
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데이터웨어하우스의 속성 (Berson and Smith 1997)
데이터 마이닝(Data Mining)
데이터 마이닝의 응용 분야
데이터 마이닝의 응용 분야는 대용량 데이터베이스가 구축된 거의 전 분야에 걸쳐있다고 할 수 있다.
대표적 응용 예
카드 도용사고 방지
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데이터를 최대한으로 수집하는 방법에 대한 연구와 자료의 신속한 갱신에 대한 대책이 충분히 강구되어야 한다. 한 때 각광을 받았던 rule-based 전문가 시스템의 경우 실제로 rule의 추출이 여의치 않기 때문에 활용도가 크게 떨어진 것과 같은
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데이터베이스 서버를 위한 체계적 관리기법에 관한 연구”, 한양대학교 석사학위논문, 2000년
이영신외, “효율적인 질의응답 시스템 개발을 위한 BM25 기반의 단락 검색 시스템”, 한국컴퓨터교육학회, 2003년 목차
서론: 컴퓨터 언어학의
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데이터베이스마케팅(DBM)의 개념
Ⅲ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 이점
Ⅳ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 절차
1. 데이타베이스 마케팅 이용 목적의 설정
2. 수집 자료에 대한 결정
3. 요구되는 정보형태의 결정
4. 자료수집방법
5. 분석방
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데이터 마이너, CRM전문가 등 해서 유사한 직종이 있지만 데이터 과학자라는 직군은 통계, 데이터마이닝, 머신 러닝 등 데이터 분석에 대한 기초적인 지식과 더불어 프로그래밍 기술을 함께 갖춘 인력을 생각하시면 될 것 같다. 좀 더 자세히
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