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분석적 CRM (5)
4.1.2 CRM 유형 – 분석적 CRM (6)
4.1.3 CRM 유형 – 협업적 CRM
4.2.1 CRM 시스템의 기술적 아키텍처
4.2.2 DW와 OLAP (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (1)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (3)
4.4 e-CRM과 웹마이닝
요약
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이언스를 제외한 다른 기술들 역시 보다 발전적인 일들을 위하여 사용 되어야한다. 상업적인 용도 이외에도 교육적인 목표를 위하여 발전할 수 있는 방향을 찾는 것이 앞으로의 사람들과 기계들이 해야할 일이이라고 생각한다.
2) ‘네번째
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Data Analytics 분야
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（Structured Data）
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（Statistical Analysis） （Data Mining）
（Unstr
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데이터 마이닝」,『행정과전산』 82집(2000), pp.78∼79
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VI. 현재 데이터베이스의 한계점
데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝과 같이 전자적으로 축적되어 있는 데이터를 공유하고 이를 적극적으로 분석하여 활용하려는 정보기술은 주로 미국을
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데이터를 중앙으로 집중하여 저장한 것이다. 저장된 정보는 주제 중심적이고, 비휘발성이며 이력정보를 보유하므로 데이터 웨어하우스는 매우 방대한 데이터 집합을 보유하게 된다. 즉 데이터 웨어하우스는 데 이터마이닝의 과정을 지원하
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데이터 마이닝 (DM)대용량 데이터로부터 패턴과 규칙 형태의 새로운 지식을 발견하는 작업 데이터 마이닝 결과가 실질적으로 유용하려면 대용량의 파일들이나 데이터베이스에 대하여 마이닝 과정이 수행되어야 하며, DBMS와의 통합이 필요함
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GDPR을 중심으로-』, 박영사, 2017. 1.서론
2.빅 데이터의 개념
3.프라이버시의 개념
4.빅 데이터를 활용의 편리함
5.빅 데이터의 활용으로 인해 소비자들의 프라이버시가 침해될 위험성
6.프라이버시의 보호 방안
7.결론
8.참고자료
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Data Mining이란 데이터베이스에서 적절한 자동적으로 찾아내는 기법이며 고객의 행동을 예측할 수 있는 모델을 구축하기 위한 통계적이고 기술적인 학습방법이다.
CRM이란 기업과 고객과의 상호작용을 관리하는 절차를 말한다.
마이닝을 통하
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데이터베이스 마케팅을 수행 CRM의 의의
CRM과 정보기술
CRM의 특성
CRM 필요성
CRM 개념 - 데이터베이스마케팅(database marketing)
일대일마케팅(one-to-one marketing) – 4가지 유형
관계형마케팅(relationship marketing)
CRM
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데이터 요청 프로세스
- 데이터 통합 프로세스
- 외부데이터 공급자들과의 연결
- 외부 데이터 공급자들 사용 프로세스 1. 데이터 관리 : 주요성공요인
2. 데이터웨어하우스와 데이터마이닝
3. 데이터 시각화 기술
4. 마케팅 데이터
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