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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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)의 제품근원지
1. 중개자형 모델
2. 제조업자형 모델
3. 경매형 모델
Ⅷ. 인터넷비지니스모델(E-biz모델, 이비즈니스모델)의 사례
1. 미국
1) 프라이스라인의 역경매특허
2) 아마존의 원클릭특허
2. 일본
3. 한국
Ⅸ. 결론
참고문헌
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물류업체 현황
(5)물류인력 현황
2.업종별 물류산업현황 및 업무 분석
(1)육상운송
(2)해상운송
(3)항공운송
(4)복합운송
2) 한국 물류산업의 문제점
1.물류 인트라의 경쟁력 취약
(1)사회
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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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