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방법으로는 Data Envelopment Analysis가 있고, 컴퓨터 소프트웨어로는 LINDO가 있다. 소매의 정보관리 Ⅰ. 소매정보화의 필요성 Ⅱ. 고객정보의 활용 Ⅲ. 소매정보화에서의 데이터수집의 방법 가. 내부자료 나. 2차 자료 Ⅳ. 소매정보화
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  • 등록일 2011.12.17
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소매업에서의 정보화가 급속히 진전되어 시장정보의 수집과 활용이 가능해지면서부터 소매업체가 제조업체의 경로의사결정에 미치는 영향력이 증가되었다. 나아가 소매업체의 정보수집영역이 판매정보뿐 아니라 개별고객의 정보로까지 확
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  • 등록일 2013.11.20
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ERP의 도입에 이어 SCM의 도입이 활성화되기 시작하였다고 보여진다. 이 시기는 SCM이 보편화된 개념으로 고객중심의 관점에서 도입되기 시작한다. * 공급사슬관리(SCM)의 개념 Ⅰ. SCM의 정의 Ⅱ. SCM의 필요성 Ⅲ. SCM의 진화단계
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  • 등록일 2011.11.19
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정보, 개인정보유출의 개념 1) 개인정보의 개념 2) 개인정보유출의 개념 2. 개인정보보호의 필요성 3. 사이버범죄의 종류 4. 개인정보보호의 현황 1) 국내 개인정보 침해신고 상담건수 2) 국내 해킹사고 동향 3) 국내 인터넷 개인인증방
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  • 등록일 2014.06.26
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데이터베이스 관리자의 공급이 상당히 부족한 상황에서 취업 전망은 매우 밝다고 할 수 있다. 데이터베이스 마케팅 데이터베이스 마케팅에 대한 정의 데이터베이스 마케팅의 역사 등장배경 데이터베이스마케팅의 필요성 Database Market
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  • 등록일 2015.10.27
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논문 333건

방법 및 연구구성 제2장 e-비즈니스의 이론적 배경 제1절 e-비즈니스의 정의와 e-비즈니스화의 효과 1. e-비즈니스의 정의 2. e-비즈니스화의 효과 제2절 e-비즈니스의 전망 1. e-비즈니스에 따른 업종별 전망 2. e-비즈니
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  • 발행일 2004.06.28
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방법 및 연구구성 1 II. e-비즈니스의 정의와 전망 2 1. e-비즈니스의 정의와 e-비즈니스화의 효과 2 (1) e-비즈니스의 정의 2 (2) e-비즈니스화의 효과 3 2. e-비즈니스의 전망 4 (1) e-비즈니스에 따른 업종별 전망 4 (2) e-비즈니스에 따른 세계시
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  • 발행일 2010.01.18
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방법 및 연구 구성 제2장 주5일 근무제 시행과 사회 변화 제1절 주5일 근무제 도입의 의의 제2절 주5일 근무제 시행에 따른 사회 변화 제3장 농촌관광의 의의와 국내 현황 및 문제점 제1절 농촌관광의 의의 제2절 국내
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  • 발행일 2004.12.21
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정보대학원 석사학위논문, 2009 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 고찰 1. 부동산 중개업의 개념과 특징 2. 부동산 마케팅의 개념과 특징 3. 부동산 시장의 특성 4. 부동산 마케팅의 환경적인 요인 5. 부동산 마케팅 믹스전략 Ⅲ. 부동산 중개업 마
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  • 발행일 2012.08.07
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활용 ………………………………………… 10 5. 수학적 성향…………………………………………………………… 12 6. 선행 연구 고찰 ……………………………………………………… 13 Ⅲ. 연구 설계 1. 연구 대상 ……………………………
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  • 발행일 2010.01.13
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취업자료 1,231건

고객 분석 사례 2. 경쟁사 분석과 차별화 전략 3. 데이터 기반 의사결정 경험 4. 시장 변화에 따른 대응 전략 스타트업 창업/창직 - 3 [문제 해결 및 도전 경험] 1. 창업 과정에서 직면한 문제 인식 2. 창의적 해결책 모색 및 실행 3. 실패 경
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  • 등록일 2025.05.25
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활용해 개선 중입니다. 팀원과의 소통을 통해 피드백을 받고, 실무에서 적용하며 효율성을 높이고 있습니다. Q10. 동국제약에서 본인의 장기적 목표는 무엇인가요? 단기적으로는 온라인사업부에서 데이터 분석과 영업관리 업무에 빠르게 적응
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활용하지 않고 새로운 접근을 시도한 이유 - 문제를 해결한 구체적인 방안 [ 100자 이상 800자 이내 ] 5. 우리공단 4가지 인재상은 ‘창조적 전문인’, ‘혁신적 협력인’, ‘미래지향적 세계인’, ‘지역사회 나눔인’입니다. 인재상 하나를
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  • 직종구분 공사, 공무원
. 데이터는 단순한 숫자의 나열이 아니라, 소비자의 행동을 이해하고 시장의 흐름을 예측하는 중요한 도구라는 점에서 매력을 느꼈습니다. 입사 후에는 데이터 분석을 통해 조직의 효율성을 높이고, 고객의 니즈를 보다 정확히 파악 ...
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  • 등록일 2025.03.19
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데이터 분석: 100 2. 현상 이해와 예측: 100 3. 실험 설계와 해석: 101 4. 오류와 불확실성 다루기: 101 5. 다양한 분야와의 융합: 101 6. 정보의 해석과 의사 소통: 101 7. 진실을 파악하는 도구: 101 기초 이론과 개념: 102 회귀 분석 및 모델링: 102 가
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  • 등록일 2024.09.14
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