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데이터웨어하우징의 출현배경
1.3 데이터웨어하우징의 역사
1.4 데이터웨어하우징의 개념
1.5 필요성 및 구축목적
1.6 데이터웨어하우스의 중요성
1.7 데이터웨어하우스의 특성
2. 데이터웨어하우징 기법 및 도구
2.1 데이터모델링 기
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Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 개념
Ⅲ. 데이터마이닝의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성
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Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 개념
Ⅲ. 데이터마이닝의 특징
Ⅳ. 데이터마이닝의 작업유형과 활용
1. 분류규칙(Classification)
2. 예측작업(Prediction)
3. 연관규칙(Association rules)
4. 군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성
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데이터마이닝 모델링과 사례 - 『허명회』
SAS 통계탐험대 - 『이성철』
데이터 마이닝의 이해와 활용 - 『고재문』
회귀분석 입문 - 『이우리』
SAS 기초 - 『권세혁』
계량경제실증분석 - 『송일호』
경영통계 - 『윤재곤』 목 차
Ⅰ. 서
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플랫폼 기업전략에 대하여 (저자 윤상일 | 엔코아정보컨설팅)
데이터베이스 설계와 구축(성능까지 고려한 데이터 모델링) 이춘식 | 한빛미디어
오피스 쉐어포인트 서버 2007 (오형수 정보문화사)
http://blog.naver.com/dworyu/100028378537
http://database.saran
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잘못된 환상
데이터마이닝 제품을 구입하여 기존의 데이터 분석 유용한 정보가 나올 것이다.
원인- 데이터마이닝을 하나의 기술로 인식하고, 기법이나 도구의 선택과 기술적인 지원 등에만 과다하게 치중하는 것이 원인
1. 목표 및
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데이터의 의미적 상호운용성 확보를 위한 데이터 모델링 프로세스
한국과학기술정보연구원 ㆍ 서태설
무기체계 연구개발 CALS구현을 위한 데이터모델링 방안 연구
국방대학원 ㆍ 권영근
CIM 데이터베이스 설계를 위한 객체지향 데이터 모
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구축할 수 있을 것이다. 나아가 고객의 입장과 기업의 입장을 조화롭게 한다면 기업의 이득을 극대화 할 수 있을 것이라 예상한다.
<참고문헌>
[1] "데이터베이스 마케팅의 핵심 성공요인에 관한 연구" 김동정, 동국대학교 경영대학원 석
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데이터 분석을 통한 마케팅 활동 지원을 위해, 영국의 BBC방송은 프로그램에 대한 고객별 선호도를 분석하기 위해 데이터마이닝 프로젝트를 수행하였다. 이 외에도 은행이나 보험사 등에서의 실구축 사례를 다수 접할 수 있는데 이것들은 데
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외 다수 Ⅰ. 서론
1. 마케팅과 CRM
Ⅱ. 본론 1
1. CRM과 데이터베이스 마케팅
2. CRM 의 개념
3. CRM의 필요성
4. CRM 구축의 전제조건과 구축 프로세스
5. CRM 사업의 실태와 전망
Ⅲ. 본론 2 - CRM 구축사례
Ⅳ. 결론
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