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DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이터마이닝
1. 정의
2. 배경
3. PROCESS(KDD)
4. 기법 종류
5. 필요성
6. 적용 사례
7. 기술의 추이
8. 다양한 분야에서
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포착
통합 정보관리 구축
교차판매로 수익 증대 1. 데이터베이스의 개념
2. DB의 특징
3. DBMS의 역할
4. 데이터 웨어 하우스의 개념
5. DW의 구조 및 특징
6. DW의 효과
7. DW의 구축 단계
8. 데이터 웨어 하우스의 응용
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및 삭제 없음.
시계열성(Time Variant)
과거와 현재의 데이터 동시에 유지 1.DW의 정의, 특성, 기존 DB와의 차이
2.DM 및 DW와의 차이
3.DW의 구조 및 주요활동
4.DW의 관리
5.DW의 구축과정, 적용 분야, 구축효과
6.DW의 문제점
7.요약
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label(\'Freq.in pi units\'); ylabel(\'|H(e^{jw})|\')
figure(6);
subplot(3,2,5); plot(-1:dw/pi:1,db,\'b-\'); title(\'Kaiser\');
axis([0 1 -100 10]); grid on; xlabel(\'Freq.in pi units\'); ylabel(\'|H(e^{jw})|\');
text(0.6,-5,{[\'As=\',num2str(As),\'dB\'],[\'order=\',num2str(M)]},\'FontSize\',9,\'Bac
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DB2 정기세미나, 1997
함문성 역 - 데이터 웨어 하우스, 서울 : 니드, 1997
Remon Barquin - 데이터 웨어하우스, 니드출판사, 1999 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터웨어하우스(DW)의 특징
1. 주제 중심적(subject-oriented) 구성
2. 통합된(integrated) 내용
3. 시간에 따
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