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기업경영에 대한 시사점, 한국엔터테인먼트산업연구원, 2006
6. 정동한 외 2명, 고객 중심의 기업 경영 및 마케팅을 위한 데이터 마이닝의 활용, 한국정보처리학회, 2008 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 기업경영키워드와 전략적 제휴
1. 기술제휴
2. 조달제
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가능한 근원데이터를 기반으로 감추어진 지식과 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 법칙 등을 발견하고, 이를
실제 비즈니스의 의사결정을 위한 정보로 활용하는 것이다. 개요
도서의 내용 요약 및 Review
개인 및 업무 적용 방안
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[http://100.naver.com/100.nhn?docid=717306]
데이터 마이닝 [my.dreamwiz.com/tongseob] Ⅰ. 서 론
1. 데이터 마이닝의 개요
2. 데이터 마이닝의 활용 분야
3. 데이터 마이닝의 특징
Ⅱ. 본 론
1. 데이터 마이닝의 활용 사례
Ⅲ. 결 론
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마이닝, 대청
◇ 최종후(1998), Answer tree를 이용한 데이터마이닝 의사결정나무분석 : 고려정보산업
◇ 최종후(1999), 데이터마이닝 : 기능과 사용법, 자유아카데미 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 등장 배경
1. 출현배경
2. 국내동향
Ⅲ. 데
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개요
2.SEM
- 도입상황
- 평가
- 문제점 및 현실적 어려움
3.ABC/M
- 도입상황
- 평가
- 문제점 및 현실적 어려움
4.비전경영
- 도입상황
- 평가
- 문제점 및 현실적 어려움
5.지식경영
- 도입상황
- 평가
- 문제점 및 현실적 어려움
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개요
2. 제조업 & 유통업 & 물류업 분석
1) 제조업(현대자동차)
(1) 제조업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
2) 물류업(한진택배)
(1) 물류업 소개
(2) 전
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마이닝 기법의 현황 및 추세.\" 『韓國OA學會誌』 8(2) (2001). I. 서론
1. 데이터 마이닝의 등장과 배경
2. 데이터 마이닝에 관련된 문제
II. 데이터 마이닝에 관한 개괄
1. 데이터 마이닝의 개요
2. 데이터 마이닝이란?
3. Knowledge Discovery in
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입력 데이터의 선별에서 출력 결과의 해석에 이르는 전과정에 각 부분의 조화로운 협조가 필요하다. 1. 데이터마이닝의 개요
2. 데이터마이닝 결과에 따른 비즈니스 전략
3. 데이터마이닝의 활용 분야에는 무엇이 있는지 서술합니다.
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〔30% 이상 = 두배〕 〔VS. SPSS〕 SAS Institute
회사 개요
사업 전략
가치와 철학
인력관리 방침
복리후생 / 근무환경
급여체계
교육경력개발 및 업무전환
아웃소싱과 임시직원
토론과제
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마이닝은 OLAP과 달리 결과를 유연하게 파악하여 일반화된 결론을 도출함 - 중략 - 제1장 데이터마이닝의 개요 제2장 데이터마이닝의 활용 제3장 자료의 탐색 제4장 군집분석 제5장 연관규칙의 발굴 제6장 나무모형과 앙상블 기법 제7장 신경
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