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Database에 저장(Storage)을 해야 하고, 불필요한 데이터를 정제(Mining)하여 주요 마케팅활동의 의사결정 지원하는 분석(Analysis)을 하는 프로세스를 보유해야 한다. 이러한 분석 결과를 토대로 우량고객을 선별하여 그 주요고객을 대상으로 Cross-selli
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데이터베이스와 연결되지 않은 상태에서 운영되어 고객과의 지속적인 관계를 통해 그들의 평생가치를 실현시켜줄 수 있는 관리체제가 이루어지지 않고 있다.
한편 기업들이 어떤 비즈니스 환경에 놓여 있든 간에 최고 경영자들은 그들과 관
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데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터처리/분석 S//W 관련 기술이 미흡하다. 엄청난 양의 데이터를 목적에 맞게 가공해주는 기술이 필요하며 데이터를 분석해서 다양한 의미를 찾아내는 Data Mining 등도 필요하다. 엄청난 데이터는 모두 네트
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Data Base<Data Bank)
• Bit(Binary Digit)
2진수의 한 자리로 0이나 1을 기억하는 단위
컴퓨터 기억의 최소 단위
• Byte
8개의 bit로 조합을 이루어 표현되는 DATA
문자 표현의 최소 단위
주소 지정의 최소 단위
※ 4Bit = NIBBLE
• Word
2∼4개
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Database define and advantage of database management system……………..6
1.2.2 Data mining tool and application………………………………………………7
1.3 Question 3
1.3.1 Information system for customer intimacy at manufacturing business……….10
1.3.2 Three primary components of a
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데이터마이닝(Data Mining) 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙(rule)이나 패턴(pattern)을 찾아내는 것
을 도입하여, 마케터의 경험과 감에 의해 상품과 이벤트를 기획하던 것에서 분석적인 데이터로 정확성을 높일
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Data from 1970 to 1992.
Gi Choon Kang
The purpose of this study is to empirically examine whether the multi-sector real business cycle theory, developed by Long and Plosser(1983), can explain the output fluctuations in Korean economy. In doing so, we are examining the relative importance of aggregat
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데이터를 분석하는 PPDM(Privacy Preserving Data Mining) 기법 등이 연구되고 있다.
또한 클라우드 형태로 분산, 병렬 운영되는 데이터 웨어하우스로부터 정책을 결정하거나 분석결과를 통해 서비스를 제공받는 사용자의 입장에서 데이터의 무결성 및
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데이터베이스화하면서 개인의 사
생활 침해문제가 뒤따르게 된다. 얼마 전 우리나라 백화점의 고객명단이 유출되어 범죄집
단의 표적이 된 것은 DB 마케팅에 따른 정보관리의 중요성을 일깨워준 사례라 하겠다.
(9) 데이터 마이닝(Data Mining)
데
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한다. I. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 Data Mining
2.1.1 인공신경망
2.1.2 SVM
2.2 이탈고객관리에 관한 선행연구
Ⅲ. 연구모형
1. 연구절차
IV. 실증분석
4.1 자료 수집 및 변수 선정
4.2 이탈고객 세분화
V. 결론
참고문헌
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