|
system)이다. DATA WAREHOUSE
▶ 등장 배경
▶ 목표와 정의
▶ 진화과정
▶ FRAMEWORK
▶ 구축효과
▶ 시장동향
▶ 구축사례(피자헛)
DATA MINING
▶ 등장 배경과 정의
▶ PROCESS
▶ 기법
▶ 구축사례
▶ 다양한 활용 분야
▶ 결론
|
|
|
데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW)의 구축과 고객세분화, 고객유지, 고객분석 등에 관한 의사결정을 위한 다양한 데이터를 얻는데 필요한 데이터 마이닝(Data Mining: DM), 온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)기술 등이 있다.
이러한 기술
|
|
|
Data Mining(DM), Data Mart(DMt), & Data Warehouse(DW)
4) 지식 수명 주기
5) 자재 소요 계획(Material Resource Planning)
6) 공급 망 관리(Supply Chain Management)
7) 고객 관계 관리(Customer Relationship Management)
5.아래의 3개 주제에 대해서 2개를 선택하여 상세하게 설명
|
|
|
데이터 검색 및 추출- 라벨, 테이블, 그룹, 크로스 탭, 차트, 바코드, 이미지 등에 대한 편리한 생성기능- 각종 도형과 이미지 처리- 기업체에서 사용하는 표준양식에 따른 리포트 생성기능 등을 이용해 손쉽게 DW의 자료를 이해할 수 있도록 돕
|
|
|
데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS,
|
|
 |
데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
|
|
|
Data Mining을 활용한 공간변화 연구에 도입하는 것이 필요하며, 신도시 및 택지개발의 경우 본 Simulation을 적용할 경우 탄소배출량, 토지변화, 교통량 등을 종합적으로 분석할 수 있는 도구로 활용 가능할 것이다.
- 참 고 문 헌 -
1. 도시계획 수립
|
|
|
데이터를 바탕으로 통행발생모형을 개발하였지만 다음과 같은 한계를 내재하고 있다.
첫째, 자료와 변수 수집에 대한 한계이다. 통행 발생률에 영향을 미치는 접근성(CBD) 등을 추가적으로 조사 분석한다면, 더욱 의미 있는 시사점을 도출할
|
|
|
통해, 단순히 데이터를 다루는 것을 넘어서, 데이터 기반의 전략 수립에 기여하고 기업의 성장에 핵심적인 역할을 할 수 있도록 최선을 다할 것입니다. 분석 결과는 물론, 데이터의 활용 방안에 대해서도 적극적으로 제안하고 피드백을 받아
|
|
 |
환경에 적응하는 유연성을 기르고 있습니다. 이러한 준비 과정을 통해 데이터에 대한 체계적인 이해와 넓은 시야를 갖추게 되었으며, 앞으로도 끊임없이 배움과 실천을 병행하여 성장해 나가고자 합니다. 앞으로 데이터 분야에서 가치 창출
|
|
|
더 많은 가치를 창출할 수 있는 방법을 모색할 예정입니다. 또한, 회사 내부에서 데이터 분석에 대한 문화와 인식을 확산시키기 위해 워크숍과 세미나를 개최하여 전사적인 데이터 활용 역량을 증대시키고, 데이터 기반의 의사결정이 일상화
|
|
|
데이터 분석 결과를 기반으로 한 인사이트를 제시하여 고객의 비즈니스 성장을 지원하겠다. 결국, NHN에서의 모든 활동은 고객의 가치를 최우선으로 생각하며 진행되며, 데이터 중심으로 의사 결정을 내리는 문화가 자리 잡는 데 기여하겠다.
|
|
|
을 높이는데 기여하고자 합니다. 예를 들어, AI 기반 추천 시스템을 통해 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 게임 내에서 발생할 수 있는 버그나 문제를 사전에 예측 및 검출할 수 있는 시스템을 구축할 것입니다. 나아가, 이러한 데이터 분석
|
|
메뉴펼치기
