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데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Nor
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데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Nor
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데이터마이닝을 효율적으로 수행하기 위하여 시계열분석 등 각종 통계기법과 데이터베이스 기술뿐만 아니라 산업공학, 신경망, 인공지능, 전문가시스템, 퍼지논리, 패턴인식, 기계적 학습(Machine Learning), 불확실성 추론(Reasonging with Incertainty),
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데이터 모델링 단계를 거쳐 추출, 정제, 변환함으로써 데이터웨어하우스를 설계하였으며 데이터웨어하우스 데이터를 기반으로 분석 CRM시스템을 고려하여 각 항목에 주제 지향적으로 데이터마트를 설계하였다. 셋째, 분석 CRM시스템 개발을
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데이터베이스, 보
고서 양식을 개발하도록 소수 경영자에게 전산도구와 통신도구를 제
공하는 정보시스템이다.
4) 사무자동화시스템(Office Automation System : OAS)
컴퓨터 관련기술을 통해 사무실 작업자 사이의 통신을 촉진시키고,
사무실 작업자
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개발할 수 있다.
3. OLAP(On-Line Analytical Processing)
OLAP(On-Line Analytical Processing)은 1993년에 데이터베이스 모델링의
전문가인 코드가 처음 사용한 것으로 사용자가 정형화된 보고서를 단순히
받는 것이 아니라 최종사용자가 다차원 정보에 접근하여
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시스
템 도입 전 36% 수준이었던 고객점유율이 현재는 42%로 증대되었다.
5.리츠칼튼 호텔의 데이터베이스 마케팅
세계적인 호텔기업인 리츠칼튼 호텔은 건물시설, 설비 및 안전관리 시스템의 자동화에서
부터 고객에 대한 방대한 데이터베이
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데이터베이스 기능, 워크플로 기능을 동시에 갖추고 있는 것이 보편적이다. 최근에는 거의 모든 제품들이 웹지원 기능을 강화하거나 웹환경에서 사용할 수 있도록 개발됨에 따라 웹웨어라고 불리기도 한다.
3.4 워크플로시스템 (Work flow System)
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웨어하우징
2. 고객 애호도(충성도) 프로그램
3. 전자문서교환(EDI)
Ⅲ. 상품의 물적 흐름: 물류 혹은 로지스틱스
1. 물류센터
2. QR 시스템
3. 인터넷 소매의 물류
4. 아웃소싱
5. 점포 vs 물류센터 배송
6. 풀(pull) vs 푸쉬(push) 물
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템(EIS, ERP 등), 전자상거래시스템(EC/CALS), 고객관리시스템(CRM), 실적 자료를 분석?예측하기 위한 데이터웨어하우징(DW),비정형정보를 지원해 주는 EDMS,전조직원간의 정보공유를 위한 그룹웨어, 메일서버, 파일시스템, 웹사이트, 데이터베이스 등
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