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1. 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)란 무엇인가?
(1) 비즈니스 애널리틱스의 정의
비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정이다. 비즈니스
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비즈니스는 물론 매우 많은 분야에서 두루 사용되며 그 가치를 인정받게 될 것이라고 많은 이들은 예측하게 된다.
[참고 문헌]
장영재, 빅데이터, 비즈니스 애널리틱스, IoT: 경영의 새로운 도전과 기회, 정보시스템연구 제24권 제4호, 한국정보
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애널리틱스(SA)에 따르면 올해 중국의 스마트폰 시장은 4억7000만대(10.4% 성장), 831억1000만 달러(13.8% 성장)를 기록, 사상 처음으로 중국 스마트폰 출하 성장률(10.4%)이 글로벌 스마트폰 시장 성장률(11.5%)을 밑돌 전망이다. 이에 중국 스마트폰 시
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비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 결론적으로, 딥러닝은 비즈니스 애널리틱스에서 매우 중요한 역할을 하며, 특히 복잡한 패턴 인식과 예측, 자동화에 필수적인 기술로 자리 잡고 있다
(5) 딥러닝의 중요성
딥러닝은 머신러닝을 한 단계 더 발
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1. 비즈니스 애널리틱스의 개요
비즈니스 애널리틱스는 데이터 분석과 통계적 기법을 활용하여 기업의 데이터를 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 경영 의사결정을 지원하는 과정입니다. 이 분야는 다양한 산업에서 정보를 추출하고, 더
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채택 된다. 1. 지능 정보 기술
① Cloud ERP -클라우드 컴퓨팅
② RPA ?인공지능 (Al)
③ 비즈니스 애널리틱스 (BA) -빅데이터
2. 기업 적용 사례
① Cloud ERP 사례
② RPA 사례
③ 비즈니스 애널리틱스 사례
3. 결론
결론 및 참고문헌
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비즈니스 애널리틱스를 위한), 창명, 2019
인과적 연구: 비즈니스 관련 결정을 내리게 하는 연계점 발견, Survey Monkey
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결론용
결론
인과관계 조사는 기업이 전략적 의사결정을 내
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비즈니스 애널리틱스를 위한) 김상용 저 | 창명 | 2019.05.02. 목 차
1. 서론
2. 본론
(1) 마케팅 정의
(2) 마케팅 조사의 과정
1) 문제의 정의 및 목적의 결정
2) 조사계획의 수립
3) 조사계획의 집행
4) 표본설계
5) 시행 및 분
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강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러닝과 그 혁신적 변화
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② 로보틱 처리 자동화 Rorbotic Process Automation
-IBK 기업 은행의 RPA 활용 사례
③ 비즈니스 애널리틱스 Business Analytics
-롤스로이스 社의 유지보수 일정 최적화 사례-카이저 퍼머넌트 社의 환자 사망률 감소 사례
Ⅲ. 결론
결론 및 참고문헌
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