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데이터마이닝
Ⅵ. CRM(고객관계관리) 활용의 기술적 기반
Ⅶ. CRM(고객관계관리) 방법론
Ⅷ. CRM(고객관계관리) 실행시 유의 사항
Ⅸ. CRM(고객관계관리)의 시장 동향
Ⅹ. CRM(고객관계관리)의 기대효과 및 문제점
?. CRM(고객관계관리)의
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데이타의 집합체를 의미한다.
≪ 그 림 ≫
▶ 주제지향성 (Subject Oriented)
데이타 웨어하우스내의 데이타는 일상적인 트랜잭션을 처리하는 프로세스 중심 시스템의 데이타와 달리 일정한 주제별 구성을 필요로 한다. 1. 데이터웨어
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데이터 웨어 하우스(DW)
●인터넷 매장 관리 시스템 구축
●Package 전문 상품(꽃+속옷)
●1회용 속옷 자판기(숙박, 유흥업소)
●촉진(PROMOTION)
●업계 최초의 사은마케팅
●업계 최초의 대점주 정기 포럼 개최
●레이싱팀 운영
●배너광
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것으로 소화시키라는 것이다. 즉, 먼저 사상적인 기반을 닦은 후에 구체적인 기술을 접하는 것이 데이터웨어하우스에 대한 체계적인 지식을 쌓아가는 방법인 것이다.
2. 데이터웨어하우스의 특징
1) 의사결정 지원에 전적으로 이용
웨어하우
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것으로 소화시키라는 것이다. 즉, 먼저 사상적인 기반을 닦은 후에 구체적인 기술을 접하는 것이 데이터웨어하우스에 대한 체계적인 지식을 쌓아가는 방법인 것이다.
2. 데이터웨어하우스의 특징
1) 의사결정 지원에 전적으로 이용
웨어하우
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하우스 솔루션이 시장에서 폭발적으로
확산되고 있으며, 실제로 1995년 이후 미국의 상위 1,000개의 기업 중
95%가 데이터 웨어 하우스를 구축중이거나 완료한 상태이다.
▶전체적인 동향
지금까지의 데이터 웨어하우스의 동향은 주로 기술적
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웨어하우스 시스템의 구축은 무엇보다도 경험이 풍부한 업체와 함께 추진하여야 성공할 수 있을 것이다. 1. 데이터웨어 하우스의 개념
2. 데이터웨어 하우스의 특성
3. 데이터 웨어하우스의 중요성
4. 데이터 웨어하우스의 시장 동향 및
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데이터 로드라고 부른다. 웨어하우스 데이터베이스의 설계는 활용에 초점이 맞추어지며 적용되는 기술 역시 운영시스템과 많은 차이를 가진다.
예를 들어, 온라인 상에서 레코드 단위로 데이터의 갱신이 이루어지는 운영시스템에서는 백업,
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데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
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데이터웨어하우스(Datawarehouse)
데이터웨어하우스는 자료창고라는 의미이며, 기억의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 또는 기업 내의 의사결정지원 애플리케이션들을 위한
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