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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
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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
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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
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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
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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,
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Data Mining의 특징과 목적
특징
대용량(massive)의 관측 가능한 자료
컴퓨터 중심적 기법
경험적 방법
일반화에 초점
의사결정을 지원하기 위해서 활용
목적
현재의 비즈니스 문제와 관련한 패턴을 발견해내는 것. 1. DM의 정의
2. DM의
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DM 매출은 현상유지 하면서 DM 발송비용은 35% 절감하였다.
3) LTV 의 결함률 조정
- 미국에서 세 번째의 철강 메이커인 LTV 에서는 96년 기준으로 40억불의 매출을 올리고 있다. 이 회사는 데이터마이닝 기법을 이용해서 결함 허용도를 3~5% 이던 기
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Data Mining Technology on Web Logs", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계분석 시스템
3. 분
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DW (Data Warehouse)
4. ETT (추출시스템)
5. 데이터마이닝 (Data Mining)
6. OLAP (Online Analytical Processing)
7. LTV (Life time Value)
8. CTI (Computer Telephony Integration: 컴퓨터 전화통합 시스템)
9. VolP (voice over internet protocol)
10. EIP (Enterprise Information Portal)
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Relationship Management)
CRM의 정의
CRM의 마케팅 트랜드
CRM의 출현배경
CRM의 전략
CRM의 Framework
Data Mining
DM의 정의
DM의 등장배경
DM의 수행과정
DM의 범주
DM의 활용분야
Data Warehouse
Data Mining Customer Relationship Management
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