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DW (Data Warehouse)
4. ETT (추출시스템)
5. 데이터마이닝 (Data Mining)
6. OLAP (Online Analytical Processing)
7. LTV (Life time Value)
8. CTI (Computer Telephony Integration: 컴퓨터 전화통합 시스템)
9. VolP (voice over internet protocol)
10. EIP (Enterprise Information Portal)
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DW(Data Warehouse)
4. ETT(추출시스템)
5. 데이터마이닝(Data Mining)
6. OLAP(Online Analytical Processing)
7. LTV(Life time Value)
8. CTI(Computer Telephony Integration: 컴퓨터 전화통합 시스템)
9. VolP(voice over internet protocol)
10. EIP(Enterprise Information Portal)
Ⅴ. CRM(고객관
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Data warehouse 란
- 수년간의 (historical data)
- 기업의 운영계 시스템에서 생긴 내부 데이터와 (internal data)
- 외부 데이터를 (external data)
- 주제별로 통합하여 (subject-oriented)
- 별도의 프로그래밍 없이 (end-user computing)
- 즉시 (on-line)
- 여러 각도에
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데이터웨어하우스
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
데이
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DW)
X
◎
X
치안지구분석DSS(DM)
◎
경찰직무 내용ㆍ범위 재정립
인원과 시설 및 장비의 확충
X
CCTV 활용
자치경찰제도
<표 9> 정책대안 분석
치안수요분석DSS 설계는 기존 지역경찰제의 시행이 아무런 환경분석과 관련된 기
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데이터 레이크하우스 아키텍처에 관심이 많습니다. 전통적인 DW의 단점을 보완하며 유연성과 통합성을 확보할 수 있다는 점에서, 고려대학교와 같은 복합 데이터 환경에서도 효율적이라 생각합니다. 특히 Databricks, Delta Lake 등 오픈소스 기술
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데이터의 추출 과정을 잘 설계하여 지표를 만들고 빅데이터를 분석하는 일에 관심을 갖게 되었습니다.
[KPI 및 인게임 데이터 추출]
저는 데이터 분석에 앞서 관련 데이터를 DW나 데이터 마트에서 추출하는 단계가 매우 중요하다고 생각합니
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1. 그동안 본인의 삶에 있어서 가장 기억에 남는 일들을 가급적 상세하게 적어주세요 (예: 어떤 사건이 있었는데 그 원인은 무엇이고 어떻게 진행되었으며 결과와 자신에게 어떤 변화가 있었는지)
[문제 해결 능력 평가]
남다른 아이디어를
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사의 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 분석하여 비즈니스 성과를 높이며, 기술 혁신을 주도하고 선도하는 역할을 수행하고 있을 것입니다. 또한 회사 내에서 기술 분야의 중요한 리더로서 활동하고, 다양한 협력과 혁신을 통해 회사의 발
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통해 팀 역량을 키워 내부적인 업무 효율성을 증진시키고, 지속적인 기술 개발과 학습을 통해 업계의 최신 동향을 반영하는 뛰어난 엔지니어로 성장하고자 합니다. 하나투어 빅데이터 및 BI DW 엔지니어 채용 최종합격 자기소개서.hwp
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