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데이터마이닝의 정의
1) 데이터마이닝의 여러 정의
2) 관점별 정의
2. 데이터마이닝의 등장배경
1) 출현배경
2) 데이터마이닝으로 발전담계
3)국내동향
3. 데이터마이닝의 특징
4. 데이터마이닝의 처리과정
1) 문제저의 단계
2) 데이
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데이터 정의
2. 빅데이터 특징
3. 빅데이터 등장배경
4. 빅데이터 유형
5. 빅데이터 분석기법
6. 빅데이터 기업 활용사례
(1) 아마존닷컴
(2) 구글과 페이스북
(3) 아멕스(AMEX)
(4) 삼성카드
(5) T-mobile
7. 빅데이터의 윤리적쟁점
8.
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데이터베이스 구축에 관한 연구, 정보관리학회지 9(2), pp.80-85
한국도서관협회(1997), 디지털정보표현을 위한 메타데이터 표준 개발에 관한 연구 Ⅰ. 서론
Ⅱ. CIMI의 등장배경
Ⅲ. CIMI의 구성
Ⅳ. CIMI의 개발
Ⅴ. CIMI의 현황
1. 문화정
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<목 차>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 빅 데이터의 개념
1) 정의
2) 등장배경
3) 의의
2. 빅 데이터의 특성
1) 공통적 특성
(1) 크기(Volume)
(2) 속도(Velocity)
(3) 다양성(Variety)
2) 새로운 특성
(1) 정확성(Veracity)
(2) 가
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데이터 시장에 주목할 필요가 있다.
<참고자료>
미래를 여는 비밀 열쇠, KT 경제경영연구소
빅데이터 시대의 기술 중앙 연구소. 조성우
빅 데이터 활용 사례와 시사점, 범지인 1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터 등장배경
3. 빅데이터 특
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데이터 현황
1-1. 빅데이터 개념과 의미
(1) 빅데이터 등장배경
(2) 빅데이터 개념
(3) 빅데이터 특징
1-2. 빅데이터 현황
(1) 국내 빅데이터 시장규모
(2) 국내 빅데이터 기업들
2. 빅데이터 미래 전망
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데이터마이닝(date mining)의 정의
2)데이터마이닝(date mining)의 필요성
3)데이터마이닝(date mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련
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데이터베이스 관리자의 공급이 상당히 부족한 상황에서 취업 전망은 매우 밝다고 할 수 있다. 데이터베이스 마케팅
데이터베이스 마케팅에 대한 정의
데이터베이스 마케팅의 역사
등장배경
데이터베이스마케팅의 필요성
Database Market
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데이터 채굴 업체에 대한 더 많은 정보는 케이디너젯 디렉토리 웹 사이트(www.kdnuggets. com/companies.html)를 참조. Ⅰ. 서 론
1. CRM의 이해
(1)CRM의 등장배경
(2)CRM의 정의, 목적, 특징
(3)데이터베이스 마케팅과의 비교
Ⅱ. 본 론
1.
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- 가장 왼쪽 3 비트가 “110”, 세 개의 옥텟이 netid(21 비트)
- 221 = 2,097,152개의 네트워크를 가질 수 있음
- hostid로 8 비트 사용(28 = 256)
- 254개의 호스트(라우터)를 가질 수 있다. (2개는 예약)
- 소규모 기관 사용 1. TCP / IP
2. Network Access Laye
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