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(Search Engine)
1) Northern Light
2) InFind
3) Google
Ⅳ. 데이터마이닝 활용 사례
1. 사례 1 비지니스 확장
2. 사례 2 비용 절감
3. 사례 3 판매 증가 효과와 수익성
Ⅴ. 데이터마이닝의 한계점
Ⅵ. 데이터마이닝의 주의사항
Ⅶ. 결론
참고문헌
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과정
II. 이론
1. 고객관계관리(CRM) 및 e-CRM
2. 데이터마이닝
3. 연관성 규칙
4. SEMMA(Sampling, Exploring, Modifying, Modeling, Assessment)
5. 의사결정나무
III. 분석
1. 데이터 탐색 및 전처리(Data preprocessing ; Sampling, Exploring, Modifying)
2. 의사결정나무(De
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데이터 마이닝을 위한 기계학습 기법, 정보과학회논문지 135, 2000.
배덕호 외, 공간 데이터마이닝 시스템의 설계 및 구현, 한국GIS학회지 제11권 제2호, 2009.
빅데이터 전략연구센터, 더 나은 미래를 위한 데이터 분석 : Big Data 글러벌 선진사례 2,
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활용
- 포드의 차량 운행 예측 시스템의 문제점
3. 볼보(VOLVO)의 빅데이터 활용사례분석
(1) 빅데이터 수집
(2) 빅데이터 분석
(3 )반영
(4) 효과
(5) 볼보의 빅 데이터 활용의 한계점
-결론-
1. 빅 데이터를 사용하는 자동차 산업의 문제점
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활용사례
1) 보건의료
가) U-Healthcare
나) U-Hospital
2) 교육
3) 교통과 물류
4) 가정
5) 도시
6) 생활 속 RFID/USN
5. RFID/USN 문제와 개선점
1) 기술적 한계
2) RFID/USN의 사회 윤리적 문제
가) 개인 사생활 침해
나) 데이터보안
다) 감시사회의 도
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