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웨어하우스
1. 발생배경
2. 목표와 정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이터마이
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credit Rating Weekly 스페셜 리포트 “패션 신 유통 트렌드”
백화점 편집 매장 시장조사 보고서 , 해피캠퍼스 Ⅰ. 서론 및 선정 동기 . . . . . . . . . . . . . 1
Ⅱ. 본론
1) 환경 분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2) SWOT 분석 . . . . . . . . .
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Credit Rationing in Markets with Imperfect Information,” American Economic Review 71, pp.393-410.
Williamson, O.(1985), The Economic Institutions of Capitalism, New Yrok: Free Press. I. 서 설
1. 경제적 갈등의 의미
2. 논의의 요지와 순서
II. 경제적 갈등의 기본 원인으로서의
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credit risk, and liquidity risk are significantly different when classified by size of insurance companies. However, when the solvency margin ratio is used as an independent variable, only insurance risk is significant.
Key Words: Risk Management System, Survey, Risk Assessment System, Analysis of R
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웨어하우스
1) 적용의 예시
2) 특징
4. 데이터 마이닝
1) 적용의 예시
2) 특징
Ⅲ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 특징
Ⅳ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 목적
1. 관계 구축을 통한 고객 평생가치의 극대화
2. 유통채널 및 서비스 수행체제
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