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과정
6. CRM의 시대적 변천
Ⅴ. e-CRM
1. e-CRM의 등장배경
2. e-CRM의 정의
3. e-CRM을 통해 고객에게 제공하는 가치: 사례를 통해
표
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데이터웨어하우스를 구축했다. EIP 시스템은 그러한 정보들의 인터넷 유토을 위한 선택이었다. Jasmine Portal을 통해 판사들은 그들의 요구사항에 맞는 아주 중요한 정보들을 그들의 desktop상에서 곧 바로 얻을 수 있게 되었다. 또한 Portal을 도입
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데이터 웨어하우스와 OLAP 도구는 다차원 데이터 모델을 기초로 한다.
데이터를 데이터 큐브 형태로 본다.
기본적인 OLAP 연산의 사용 1. 데이터 웨어하우스란?
1-1 운영 데이터베이스 시스템과 웨어하우스의 차이점
1-1 구체적인 비교
1-2
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데이터 웨어하우징 이란?
1. 수요관리
1. 예측유형
2. 정성적 기법
3. 유추법
4. 인과형 예측(Causal Relationship Forecasting)
5. 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)
6. 초점예측(Focus Forecasting)
7. 웹기반 예측: 협력적 계획, 예측, 보충
8. 시계열 분
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데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝의 연계 방법이 많이 검토되고 있다. 데이터 마이닝이 데이터 웨어하우스 상에서 수행해야 하는 이유는 다음과 같다.
■ 마이닝을 위한 적합한 데이터가 운영시스템과 분리되어 있다.
■ 데이터 웨어하우
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, 타이밍을 중심으로 맞춤화해야 한다.
참고문헌
김연홍 <데이터 베이스 모델링>
강운구,황희정 지음 <Java for Beginner> 1. 데이터베이스
2. 데이터베이스의 특징
3. 데이터 웨어하우스
4. 데이터 웨어하우스의 특징
5. CRM
참고문헌
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데이터 웨어하우스 마이닝이 중요한 응용으로 부상하고 있다. 또한 분산 마이닝이나 WWW 환경하에서의 마이닝 등은 아직 극히 초보단계이므로 많은 연구가 이루어져야 할 것이다. 1. 데이터마이닝의 등장배경
2. 데이터마이닝의 발전과정
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데이터베이스들은 데이터의 입출력과 검색을 위해 Oracle이나 MYSQL 등의 DBMS 시스템을 이용하는 것이 일반적이다. 물론, Arabidopsis 데이터베이스처럼 자체적으로 개발(ACEDB)하여 구축하는 경우도 존재하지만 상용 데이터베이스 관리 시스템을 이
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데이터마이닝 기술을 적용받을 수 있는 접근방법이 요구 된다. 1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?
2. Data Mining의 등장배경
3. Data Mining의 활용분야
4. 데이터 마이닝의 기법
5. 데이터 마이닝의 특징
6. 데이터 마이닝의 수행 과정
7. Data Minin
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데이터베이스나 데이터 웨어하우스로부터 찾아내고자 하는 목적으로,
개념적인 정보 추출방법론인 데이터 마이닝이 시장에 등장하게 되었고, 이는 데이터 웨어
하우스와 함께 향후 정보산업을 이끌 큰 주제가 되고 있다.
데이터 마이닝에는
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