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데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3. B2B & B2C 부분별 전자상거래
전자상거래 물류업전자상거래, 제조업전자상거래 금융업전자상거래, 전자상거래,제조업전자상거래,물류업전자상거래,금융업전자상거래,B2B,B2C,데이터마이닝,경영정보시스템,
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금융업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략
(4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략
3.2 각 방법론간의 차이점
4. BI기법의 전자상거래 적용
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, 마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI기법 전자상거래,데이터마이닝사례,
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시스템을 도입해가는 노력이 남다르다는 점에서도 올 해의 결과가 벌써부터 기대된다. 경영-통합시스템,웹광고,전자상거래,데이터마이닝(사례.기사모음)
1.한전 통합시스템으로 경영효율 제고
2.특화된 웹 광고 전략 부상
3.전자상
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시스템 (Knowledge-base System)
(4) 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
(5) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
(6) 패턴인식 (Pattern Recognition)
(7) 에이전트 시스템 (Agent System)
(8) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(9) 자동화 프로그
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데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
3. 분석 과정
II. 이론
1. 고객관계관리(CRM) 및 e-CRM
2. 데이터마이닝
3. 연관성 규칙
4. SEMMA(Sampling, Ex
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