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분석을 완료하고, 이를 통해 추가적인 대응이 최대한 빨리 이루어질 수 있는 시스템을 구축함으로써 빅데이터 분석 시스템의 효과를 입증하였다.
4. 빅데이터의 미래전망
현재 공공, 민간의 지식 확대 및 공유를 위한 빅 데이터 활용 공통 기
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빅데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
[참고문헌]
빅데이터 국내 사례집- 미래창조과학부, NIA, 빅데이터분석활용센터
빅데이터란 무엇인가. 각광받는 빅데이터, 활용분야, 미래전망- LG 이노텍,
빅데이터의 활용 현황, 문제점과 대책
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활용사례
삼성카드는 빅데이터를 통해 기존의 카드할인 적용 가맹점을 카드사가 일방적으로 정하던 방식을 탈피하고 있다. 소비자 개인별 방문기록을 토대로 지역별 인기장소를 엄선하여 공지하고, 신용카드 이용명세 및 연관 매출 분석을
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빅 데이터라고 부른다. Ⅰ 빅데이터 연구 배경
Ⅰ–Ⅰ 빅데이터 연구동기 및 등장배경
Ⅰ– Ⅱ 연구 필요성 및 빅데이터 시장분석
Ⅰ– Ⅲ 빅데이터 미래전망
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
-빅데이터의 가치
-빅데이
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데이터 마이닝을 위한 기계학습 기법, 정보과학회논문지 135, 2000.
배덕호 외, 공간 데이터마이닝 시스템의 설계 및 구현, 한국GIS학회지 제11권 제2호, 2009.
빅데이터 전략연구센터, 더 나은 미래를 위한 데이터 분석 : Big Data 글러벌 선진사례 2,
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및 사업전망\", 하나경제리포트, 2004. 10
정보통신부, \"2004년 상반기 정보화실태조사보고서\", 2004. 8,
--------, \"스팸메일 차단 솔루션 활용 가이드\", 2004. 9,
--------, \"피싱(Phishing)피해방지대책\", 2004. 10
한국정보보호진흥원(KISA), \"스팸규제 강
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사례
<표8> 주요 벤처기업 M&A 현황
<표9> 미국 벤처기업의 2001년도 분야별 M&A 현황
<표10> 미국 벤처기업의 분기별 M&A 추이
<표11> 벤처기업의 업종별 제휴 현황
<표12> 대기업과 벤처기업 협력간 상호 기대되는 이득
<표13> 벤처기업과 대
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8
1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Conversion) 13
8. 시스템 평가 13
Ⅵ. ERP(전사적자원관리)의 도입 14
Ⅶ. 향후 ERP(전사적자원관리)의 전망 15
Ⅷ. 결론 18
참고문헌 18
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사례
Ⅴ. 국내 스포츠마케팅의 발전전략
1. 장기적인 교육투자와 전문인력 양성
2. 기업의 적극적인 스폰서쉽 참여
3. 각 경기 단체(협회)의 스포츠마케팅의 능력 확보
4. 방송사의 스포츠마케팅에 대한 인식 제고
5. 스포츠 경기 및 이벤
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활용이 늘어나게 된 배경
2) QR코드 마케팅 장점
3) QR코드 마케팅의 전략적 시사점
9. QR코드의 전망
1) QR 코드와 모바일 SNS, 증강현실 융합 서비스
2) QR 코드와 RFID의 미래 전망
3) 디자인 QR의 활성화 및 마케팅 활용의 증가
4) 결제 서비스
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(주)빅데이터와미래연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황
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(주)빅데이터와미래연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황
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분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨
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데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 97
? 입시지원자가 보는 경제학 연구 문제점 1500단어 105
? 경제학 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 112
? 경제학 활용에 대한
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분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125
? 통계분석 도구 소프
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및 정보 격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 138
? 문화콘텐츠전공 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 139
1. 다학제적 연구 그룹 구성 140
2. 실증 연구 및 현장 적용 140
3. 영상매체의 미래 기술 탐색 141
4. 사용
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활용의 문제점에 대한 지원자 견해 142
1. 플랫폼 종속성과 중앙집중화의 문제 143
2. 저작권과 인텔렉처얼 프로퍼티 문제 143
3. 정보 과부하 및 불투명성 문제 144
4. 다문화성과 다양성 부족의 문제 144
5. 개인정보 보호와 데이터 이용 문제 144
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