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데이터 마이닝
1. 금융업에서의 적용 사례
금융기관에서는 타 업체와의 차별화 전략을 모색하고 있으며, 이는 바로 그들이 이미 갖고 있는 데이터의 자세한 관찰에서부터 시작이 되는 것이다. 금융업에서는 은행 계좌의 기록, 자동지급기의
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데이터를 완벽하게 수집하고 관리할 수 있도록 조직을 정비하는 작업의 필요성이 자연스럽게 대두되게 된다. 특히 우리 기업들은 데이터가 적은데다 있는 데이터도 정확하지 않은 경우가 많아 데이터 관리에 관심을 가져야한다고 전문가들
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데이터 기반의 혁신을 통한 경쟁력 강화와 보다 나은 예측 모델 구축에 기여할 것이다. 현재의 연구와 개발은 앞으로의 잠재력과 가능성을 더욱 넓히고 있으며, 각 분야의 전문가들은 이와 같은 딥러닝 기법을 통해 보다 효과적인 전략과 솔
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제조업의 경우와 같이
Forecast ⇒ MSS(master service schedule) ⇒ SRP(service requirements planning)
. 수요관리
수요조절 방법: 가격변동(계절가격), 성수기와 비수기에 다른 서비스 제공, 피크타임 변경을 위한 대체서비스 개발, 예약제를 통한 수요의 조절
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마케팅수단 개발
1. 데이터 웨어 하우스
2. 데이터 마이닝
3. 데이터 베이스 마케팅
4. 웹콜 마케팅
5. 이메일 마케팅
6. 웹게시판 마케팅
7. 브랜드
8. 전략적 제휴
제 3 장 결 론
- 참고문헌
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데이터의 부족함으로 인해 제조업보다 개선의 기회가 훨씬 많다는 점을 주시하여 6시그마를 도입하였고, 정기적인 6시그마 성과발표회를 개최함으로서 자체적인 6시그마의 안착에 크게 노력하였다.
공공부문에서 6시그마 경영혁신이 필요한
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전문가의 양성 필요
비즈니스 산업지식과 정보기술 지식을 접목한 특수대학원 설립 추진
비즈니스가 인터넷과 결합함에 따라 인트라넷, EDI, 데이터 마이닝 등 기본적인 IT기술 필요
전자상거래의 대두에 따른 변화
전자상거래는 웹을 통해 비
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컴뮤니케이션 >
< 정보화 >
< 기업과 산업의 정보화 >
< 산업의 정보화 >
< 농업의 정보화 >
< 제조업의 정보화 >
< 유통업의 정보화 >
< 무역업의 정보화 >
< 관광업의 정보화 >
< 금융업의 정보화 >
< 국가와 지역의 정보화 >
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데이터마이닝 : 대량의 데이터에서 미지의 관련성을 찾아내기 위해 정밀한 통계기법 사용
☞ 도입의 전제조건
①데이터베이스가 구축되어 있어야...(너무나도 당연^^)
고객의 요구를 최대한 자세히 반영할 수 있는 코드체계로
(예) 문의 >>
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전자상거래의 변화와 경제적 영향 / 신일순 / 정보통신정책 연구원
[2] http://www.terms.co.kr/bi-chi.htm
[3] http://sadwind.net/Knowledge/datamining/agent.html
[4] http://www.gurugail.com/Agent/intro.html
[5] 인터넷 전자상거래에서의 지능형 에이전트 현황 / 이웅규
[6] 에이
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