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데이터베이스 마케팅과 다이렉트 마케팅의 개념을 비교할 것이다. 이어서 대상고객의 성격과 전략추진의 목적에 의해 전략유형을 분류하고, 각 전략 유형별로 데이터베이스 마케팅 전략을 수립하기 위한 가이드라인과 대표적인 선진사례를
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데이터)통신 시스템의 기본 구성에 있어서 데이터회선 종단 장치 혹은 신호변환기에 해당하지 않는 것은?
가. DSU 나. DCE 다. MODEM 라. DTE
47. ITU-T X.25는 무엇을 권고하고 있는가 ?
가. 공중 데이타 네트워크에서 패킷형 터미널을 위한 DCE와 DTE
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데이터 및 프라이버시 보호 원칙 가이드라인
제 3 절 미국의 NII 계획과 프라이버시 보호
제 4 장 프라이버시보호와 관련된 구체적 쟁점사항
제 1 절 민간 부문에 대한 보호 입법 규제 여부
제 2 절 개인 신용정보 이용의 규제
제 3
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Credit Reporting Act of 1970
Right to Financial Privacy Act
Telephone Consumer Protection Act of 1991
Federal Records Act
Communications Assistance for Law Enforcement Act
- 미국에서의 개인정보보호 노력은 예방적, 예견적이라기 보다는 일반적으로 사후적, 조건 반사
적인 대응
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CREDIT 각각 회사소개
(2) MISSHA, THEFACESHOP, SKINFOOD, BEAUTY CREDIT 성공한 전략비교
> SWOT분석, 4P's Mix
- 미샤
- 더 페이스샵
- 스킨푸드
- 뷰티크레딧
2) 중-저가 화장품 한계 및 해결방안(1) MISSHA, THEFACESHOP, SKINFOOD, BEAUTY CREDIT 등의 한계점과 그에 따른
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데이터를 통해 우리는 제품의 신념 extremity 점수와 그것의 희석 결과 사이에 유의미한 부적 상관관계가 있음을 발견했다. 실험 1에서 -.86 실험 2에서 -.82로 나타났으며, 두 실험을 결합하면 -.70이었다. 선도제품과 관련된 라인 확장시 실험 3에
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데이터를 어떻게 해석하고 활 용할 것인가에 보다 많은 관심을 기울여야 함
2) 일부 부서만이 아닌 전사적 지원으로 CRM 성공을 위해 협력
① 생산라인 등 백오피스는 마케팅부서가 파악한 고객 요구사항에 신속하게 대응
ㆍ사내 어느 부서에
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데이터웨어하우스인 관계로 IT 부서의 역할이 크기는 하지만 프로젝트를 이끌어가는 주체는 마케팅 부서여야 함
ㆍIT 부서가 주도할 경우 비지니스 요건보다 데이터 정리에 더 신경
2. 기업 특성에 맞게 차별적 접근
1) 기업별로 자신의 업종과
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라인에서 Kanban을 사용한 DBR
구현“, 산업공학회, 15(1) pp99-106, 2002.
[11] Goldratt, E.M. and Cox, J. (김일운, 장만익, 최광식 공역), The Goal,
North River Press, 1992.
[12] 양종택, “JIT 생산시스템 운영의 문제점에 관한 연구”, 충북대학교, 제 12권,
제 3호, 2000.
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데이터 유비쿼터스연구회, 2003
이은곤, “RFID 확산 추진현황 및 전망”, 정보통신정책연구원, 정보통신정책 제16권 6호, 통권 344호, 2004
이지평, 강선구, 디지털 컨버전스에 따른 뉴트렌드, LG경제연구원, 2002
장재득, 장문수, 최송인, 무선 주파
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(주)데이터라인에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터라인에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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데이터를 시각적으로 표현하는 방법도 배우았습니다. 이러한 기술들은 마케팅 데이터 분석에 있어 중요한 역할을 할 것이며, 에코마케팅에서의 데이터 기반 의사결정에 기여할 것입니다.
입사 후에는 데이터 파이프라인의 구축 및 최적화를
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데이터 파이프라인을 직접 설계하고 최적화하는 프로젝트에 참여하여 실질적인 성과를 내고 싶습니다.
6. 클라우드 환경에서 데이터 플랫폼을 구축해본 경험이 있나요?
답변: 예, GCP 기반 데이터 플랫폼 구축 프로젝트에 참여해 Pub/Sub, Dataflow
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데이터를 분석하여 제품 불량률 예측 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 기계 학습 알고리즘을 통해 자동으로 불량 제품을 식별하고, 생산 라인의 효율성을 높이는 데 기여했습니다. 이러한 경험은 LG CNS의 AI 엔지니어링 및 데이터 과학 분
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데이터 파이프라인 설계, 시각화 및 발표까지 적극적으로 기여하고 싶다는 생각을 했습니다. 저는 평소에도 스스로 학습한 내용을 문서화하고 팀원들과 공유하는 습관이 있어, 함께 성장하는 환경에 잘 적응할 수 있다고 자신합니다. 교육 기
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라인모터스가 재무적으로 안정된 운영을 할 수 있도록 지원할 것입니다.
마지막으로, 회계 관련 규정 및 법률을 준수하여 피라인모터스의 회계 투명성을 높이겠습니다. 지속적인 교육과 자격증 취득을 통해 최신 회계 기준을 반영하고, 기업
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