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Data Visualization
시각화 도구는 분석을 위한 방법으로 사람의 지각능력의 장점을 이용했습니다. 수치로 보여줄 수 없는 정보는 그림이 보여주는 경우가 자주 있습니다. 예를 들어 데이터의 선형 경향은 데이터의 분석테이블에서는 보기가 힘듭
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데이터베이스 구축 단계
3. Data Mining 단계
1) Sampling / Selection
2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cleansing / Preprocessing)
3) 탐색 및 변형 (Transformation / Exploration)
4) 모형화(Modeling)
5) 보고 및 가시화 (Reporting / Visualization)
4. 비즈니스 보고서 작성 단계
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CRM, eCRM의 구축 효과 Page 69∼71
5-3. eCRM의 가반이 되는 Datawarehouse의 구축
1) 인터넷 데이터웨어하우스 구축 Page 72∼74
2) 고객관계관리와 데이터웨어하우스 구축 Page 74∼76
5-4. Web-mining의 도입 Page 77∼80
참고자료
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Data Mining Solution의 마지막 Process가 pattern Analysis이다. 본 단계에서는 Web Data Mining을 이용하여 분석된 정보를 사용자들이 보다 쉽게 이해할 수 있도록 statistics, graphics, visualization, usability analysis, database querying 등을 이용한다
2) Web-Mining 활용 분야
S
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데이터 장갑(data glove), 두부위치센서 등의 센서(sensor)를 사용한다.
Ⅹ. 결 론
지금까지 미래의 커뮤니케이션이라는 주제로 연구해 보았다. 물론 미래의 커뮤니케이션이라고 함은 이 밖에도 엄청난 정도의 변화와 매체가 등장할 것이다. 하지만
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반영하고, 데이터에 기반한 의사결정을 지원할 것입니다. 효과적인 프레젠테이션 능력을 키워, 복잡한 데이터도 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 연습을 지속적으로 할 것입니다. 마지막으로, 윤리적이고 책임감 있는 데이터 사
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커뮤니케이션과 협업을 통해 시너지를 창출하는데 중점을 두겠습니다. 데이터 분석 프로젝트는 종종 여러 부서와의 협업이 필수적인 만큼, 다양한 의견을 존중하고 수렴하며 팀 목표를 위해 함께 나아가겠습니다. 팀 내에서의 피드백 수용
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술을 습득하여, 회사의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다. 데이터 시각화는 빠르게 변화하는 분야이며, 최신 기술을 파악하고 적용하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 다양한 온라인 강의와 세미나에 참여하여 툴과 기법을 지속적으로 업
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와 기술을 지속적으로 연구하여 선데이토즈가 업계에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 적극 기여하겠습니다. 이를 위해 관련 세미나와 워크숍에 참석하고, 새로운 도구와 기법을 실험하여 회사의 데이터 시각화 전략을 지속적으로 발전시키겠
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정에서는 항상 소통과 공유를 최우선으로 하였으며, 정기적인 회의와 피드백을 통해 데이터 분석 결과를 지속적으로 개선하였습니다. 더불어, 데이터를 활용한 작업들을 자동화하여 효율성을 높이려 노력하였으며, 이 과정에서 팀원들과 협
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