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씨트립의 현재 사용자 데이터 분석 센터를 업그레이드하고, 우선 여행상품 서비스 공급자에 대한 사용자 평가 정보를 분석하고 정리하여 여행상품 서비스 공급자를 위한 방향과 구체적인 조언을 개선할 수 있다.
둘째, 빅 데이터를 활용하여
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씨는 아무래도 안되겠어요. 다른 회원으로 바꾸어주시면 좋겠는데요.
. 연락도 없이 갑자기 출근하지 않는 경우
. 다른 직원들이 자꾸 스트레스를 받아서 안되겠습니다.
(7) 기관의 제한점
. 회원들을 더 돕고 싶은데 직업재활 담당자가 없어
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업(mashup)
2) RSS
3) 위키(wiki)
4) 블로그(blog)
4. 웹2.0의 영향
5. 웹2.0의 비즈니스 모델
1) 아마존(Amazon)의 비즈니스 모델
2) 구글(Google)의 비즈니스 모델
3) 네이버(Naver)의 비즈니스 모델
6. 웹2.0의 현황과 전망
Ⅲ. 결론
[참고자료]
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정보업체 이용 후기는 인터넷을 통해 쉽게 조작 가능하며, 검색 등에 의해 노출되기 쉽다. 이를 무작정 믿은 이용자들의 피해도 속출하고 있다. 결혼정보회사 홍보팀에 근무했던 B씨는 \"결혼정보회사와 관련해 올라온 글들의 95% 이상은 회사
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이프레스
유성은(2006) / e-biz.기업 경영자들의 윤리경영에 관한 연구, 한남대학교경영연구소
조용혁(2001) / e-Biz 기업 구조개편과 포괄적 주식교환, 이전에 관한 고찰, 정보통신정책연구원
홍현기(2007) /한국 e-Biz시장의 핵심성공요인 성숙도 측
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