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빅데이터 개념
2. 빅데이터의 구분
3. 빅데이터 주요특성 및 기능분석
4. 기업들의 빅데이터활용 성공사례
(1) 쿠팡
(2) 미국통신사 T-mobile
(3) ZARA
(4) 뱅크오브아메리카
5. 빅데이터의 문제점
6. 빅데이터 향후 활용방안 제언
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빅 데이터 산업의 특성상 세계 시 장에 대한 예측 또한 기관에 따라 큰 차이를 보이고 있다. 세계 빅 데이터 시장 규모는 기관마다 차이를 보이고 있으나, 매년 약 39~60% 성장할것으로 예상된다 1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터의 주요기술분
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활용 부진, 창조형 ict 신성장동력 확보등의 다양한 현안에 대한 의외의 해결책으로 기능 가능
빅데이터 진흥의 과제 데이터및 인력 강화 제도환경 정비, 이해 조정능력 강화에 역점
인프라 도입 이후 벌어질 데이터 및 인력 수급난 대비, 계속
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활용하는 것은 서비스 제공자뿐만이 아닌 소비자에게도 시간적 물질적 효율성을 갖게 해준다. 결론적으로, 빅데이터 활용을 보다 질적으로 수준이 높게 활용할 수 있는 정부와 민간차원의 노력이 필요하며, 해외 사례들처럼 성공적인 사례들
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빅데이터의 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터분석 주요기술 소개
4. 빅데이터 분석의 목적
5. 빅데이터 특징
6. 빅데이터 활용분야
7. 기업들의 빅데이터 활용 성공사례
(1) SK텔레콤 활용사례
(2) 일본 맥도날드 활용사례
(3)
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도입 적용사례
제1절 국제회계기준 로드맵
제2절 국제회계기준 해외 적용사례
제4장 국제회계기준의 도입 효과 및 문제점
제1절 국제회계기준의 도입 효과
제2절 국제회계기준 도입의 문제점과 대책
제5장 결론
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유형
2. CRM 솔루션 공급 업체 및 주요 제품
Ⅳ. CRM의 도입사례
1. 우리나라의 CRM 역사
2. 도입사례
Ⅴ. CRM 실패 사례의 요인들
1. 실패 사례
Ⅵ. 결론
1. CRM 도입실패 이유와 문제점
2. 연구의 한계점
3. 향후 연구 방향
참고문헌
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및 전략적 분석……………………………………15
11. 전략적 제휴의 현황……………………………………………………………17
제3장 성공사례 연구……………………………………………………………………18
제1절 LG 정보통신의 베
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분석
제 1 절 분석의 의의 및 방법
제 2 절 비전
제 3 절 사업영역
제 4 절 비즈니스 모델
제 5 절 경영시스템
V. 결 론
제 1 절 전자부품기업의 e-Transformation 강화 전략
제 2 절 연구의 한계점 및 향후 연구과제
<참고문
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및 사이버 뱅킹』. “은행구조조정의 향후 과제”.
고성수. 한국금융연구원(2007)
『매일경제신문』
www.taeri.org
www.seri.org
www.naeil.com Ⅰ서론
연구의 목적 및 방법
Ⅱ 한국의 금융시장 연구
1. 금융시장의 왜곡성
2. 금융데이터 분석
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(주)캠데이터부설국제특성분석연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황,
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(주)캠데이터부설국제특성분석연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황,
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않더라도 향후 면접 준비나 재응시 시 유용하게 활용할 수 있는 구조로 되어 있습니다. 자료에 대해 궁금한 점이 있을 경우 ‘구매자 문의’를 통해 신속하고 정확한 안내를 받을 수 있으므로, 활용에 있어 불편함 없이 대비가 가능합니다.
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. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
마. 관련직업 183
바. 관련자격 183
? 논술주제와 자주출제 되는 논술키워드 183
? 입학시험을 위한 면접복장의 준비와 점검 191
? 연구와
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데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 89
? 석박사
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데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
? 석박사학위과정 최빈
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성공패턴과 독소조항 278
가. 보편적인 양식과 일반원칙 278
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항 279
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 279
라. 진부한 표현은 이제 그만 280
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴 281
바.
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