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(검색결과 약 65,176개 중 15페이지)
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| 다양한 데이터베이스
-목차-
1.객체 지향 데이터베이스(Object Oriented Database)
2.객체-관계 데이터베이스(Object Relational Database)
3.공간 데이터베이스(Spatial Database)
4.시간 데이터베이스(Temporal Database)와 시계열 데이터베이스(Time Series Database)
5. 텍스트 데이터베이스(Text Database)와 멀티미디어 데이터베이스(Multimedia Database)
6.이질 데이터베이스(Heterogeneous D.. |
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| 빅데이터
활용사례
향후전망
-INDEX
1. 빅데이터 정의
2. 빅데이터의 주요기술분석
3. 빅데이터의 출현배경
4. 빅데이터의 특징
5. 빅데이터 시장의 성장요인
6. 빅데이터와 마케팅
7. 빅데이터 마케팅의 장,단점
8. 빅데이터 활용사례
(1) SKT의 티맵(T-map) 사례
(2) 볼보(VOLVO)의 활용사례
(3) 영화추천앱 왓챠 사례
(4) 구글 번역서비스 사례
(5) 상하수도서비스 개선활용사례
(6) 서울시 심.. |
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| 빅데이터, 마케팅을 바꾸다.
BIG DATA
빅데이터, 시대가 온다
1. 빅데이터 도래
2. 빅데이터 정의 특징
빅데이터 활용사례
1. ‘유유제약’ 활용
2. ‘ZARA’ 활용
3. ‘일본 맥도날드 ’ 활용
결론
1. 빅데이터 장/단점
2. 빅데이터의 미래
Intro
빅데이터, 시대가 온다
1부
최근 글로벌 경제전문지, 컨설팅 그룹들이 ‘빅데이터 특집을 잇따라 출간
-]”Big Data”가 전세계 IT시장의 새로운 화두로 .. |
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| 이 자료는 데이터베이스의 3가지 모형인 계층형, 네트워크형, 관계형모델에 대하여 개념 및 장단점을 분석한 A+ 레포트입니다.
I. 서론
II. 본론
1. 데이터 모델의 개념
2. 데이터 모델의 유형
(1) 계층 데이터 모델(Hierarchical Data Model)
1) 장점
2) 단점
(2) 네트워크 데이터 모델
1) 장점
2) 단점
(3) 관계형 데이터 모델
1) 장점
2) 단점
III. 결론
* 참고자료
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| 데이터마이닝의 개념과 종류, 작업유형 활용
목차
데이터마이닝
Ⅰ. 데이터마이닝의 기본개념
1. 데이터마이닝의 기본개념
2. 데이터웨어하우스
3. OLAP
Ⅱ. 데이터의 종류
1. 거래데이터
2. 고객 프로파일링 데이터
3. 설문데이터
4. 관찰데이터
5. 텍스트 데이터
Ⅲ. 데이터마이닝 작업유형 및 활용
1. 분류규칙
2. 예측작업
3. 연관규칙
4. 군집화
I. 데이터마이팅의 기본개념
1) 데이터마이닝의.. |
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| 데이터 주도권의 의미
데이터 품질의 의미
데이터 품질관리 실패 사례와 경영적 영향
데이터 시각화의 의미와 사례 비교
성공적인 데이터 시각화 사례
실패한 데이터 시각화 사례
데이터 품질은 데이터가 얼마나 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는지를 의미한다.
데이터 시각화의 의미와 사례 비교
두 사례의 비교 분석
본 보고서에서는 데이터의 정의와 구분, 데이터 주도권의 의미, 데이터 품질의 중요성,.. |
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데이터, 의미, 분석, 단순하다, 활용, 관리, 화, 사례, 주도, 권, 형, 품질, 정보, 능력, 이해, 사회, 중요하다, 조직, 개인, 정의 |
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| [데이터베이스] 데이터베이스의 개념과 유형 및 구성요소
목차
Ⅰ. 데이터베이스
1. 데이터베이스의 개념
1) 파일
2) 레코드
3) 필드
2. 전통적 파일과 데이터베이스
1) 파일처리방식의 문제점
(1) 자료의 중복
(2) 자료의 통합성 부족
(3) 자료와 프로그램의 상호종속성
(4) 자료에 대한 통제의 부족
2) 데이터베이스의 특징
(1) 저장적 측면
(2) 처리적 측면
Ⅱ. 데이터베이스의 구성요소와 유형
1. .. |
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| 빅데이터
분석보고서
[1] 빅데이터 개념
1. 빅데이터란 무엇인가
1빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 나타났다. 기존에는 단순한 대용량 데이터 자체를 의미했으나 최근에는 개념이 확대되고 있는 상태라 명확한 정의는 내려져 있지 않지만 기존의 방법으로 수집, 저장, 검색, 분석이 어려운 데이터 또는 이러한 데이터로부터 가치를 분석하는 기술 등까지 포괄하는 용어로 변.. |
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| [데이터베이스 모델] 관계 데이터베이스 모델과 계층 및 네트워크 데이터베이스 모형
목차
* 데이터베이스 모델
Ⅰ. 관계 데이터베이스 모델
1. 정규화
2. 관계 데이터 연산
Ⅱ. 계층 데이터베이스 모형
Ⅲ. 네트워크 데이터베이스 모형
데이터베이스 모델
DBMS에 의해 유지되는 데이터베이스의 논리적 구조는 데이터베이스에 접근하는 방법에 따라 관계형(relational model), 계층형(hierarchy mo.. |
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| Big Data(빅 데이터)
정의 및
개념
1. 빅 데이터의 정의 및 개념
빅 데이터라는 용어는 2011년 하반기에 해외 블로그나 저널로에서 사용하기 시작했다. 국내 또한 그 시기에 빅 데이터에 대해 관심을 갖기 시작하고 관련 기사들이 나오기 시작했다. 빅 데이터는 다양한 연구기관에서 정의를 내리고 있다. 맥킨지(McKinsey)는 빅 데이터를 ‘전통적인 데이터베이스 S/W를 통해 저장, 관리, 분석할 수 있는 .. |
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| “빅데이터”
개념,특징,기법
활용분야,효과
활용사례
문제점,개선방안
나의의견
[목차]
1. 빅데이터 개념
2. 빅데이터의 특징
3. 빅데이터 분석기법
4. 빅데이터 활용분야
5. 빅데이터의 효과분석
6. 빅데이터 활용사례 분석
(1) 월마트의 매출증가 사례
(2) 현대카드 이미지마케팅 활용사례
(3) SKT의 티맵 네비게이션 사례
(4) 메이저리그 활용사례
(5) 천재지변과 자연재해 대비
7. 빅데이터의 .. |
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| 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미 비교
범주형 데이터의 두 가지 분류와 사례
데이터 품질의 의미와 데이터 품질관리 실패 사례 분석
데이터 시각화의 의미 및 성공과 실패 사례 비교
데이터 주도권의 의미
데이터 품질의 의미
데이터 시각화의 의미
데이터는 구조화의 정도에 따라 정형 데이터(StructuredData)와 비정형 데이터(Unst ructuredData)로 구분된다.
반면 비정형 데이터은 일정한 구조나 형.. |
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데이터, 형, 정보, 의미, 단순하다, 관리, 사례, 통해, 주도, 권, 품질, 기술, 사회, 정형, 분석, 화, 해석, 들다, 구조, 실패 |
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| 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미 비교
데이터 품질의 의미와 데이터 품질관리 실패 사례 분석
데이터를 처음 접했을 때는 단순히 '정보'라는 의미로만 이해했습니다.
데이터 과학의 시대를 살아가면서 데이터는 단순한 숫자 이상입니다.
반대로 비정형 데이터는 고정된 틀이 없는데이터입니다.
명목형 데이터는 단순히 '서로 다름'을 나타내는 데이터입니다.
데이터를 제대로 해석하지 못하면 결국 의미.. |
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데이터, 형, 단순하다, 분석, 의미, 생각, 사람, 결과, 들다, 이다, 보다, 이해, 품질, 만족도, 실제, 처음, 숫자, 권, 주도, 구분 |
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| 데이터 주도권의 개념과 의미
데이터 주도권의 사회적·경제적 함의
데이터 주도권과 개인의 삶
6현대사회에서 데이터 주도권의 미래적 과제
따라서 윤리의식은 데이터 주도권의 핵심 축이라 할 수 있다.
이는 개인이 데이터 주도권을 실질적으로 행사할 수 있는 모범적 사례다.
개인이 데이터 주도권을 행사하기 위해서는 필수적이다.
데이터 주도권의 의미와 개인적 측면에서 중요한 필요 소양 분석
데이터.. |
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데이터, 주도, 권, 개인, 사회, 활용, 소양, 윤리, 보안, 가지, 권리, 역량, 관리, 중요하다, 의식, 가장, 능력, 생각, 문제, 프라이버시 |
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| 본 자료는 경영정보시스템에서 중요하게 다루어지고 있는 빅데이터(BIG DATA)에 대해 설명한 자료로 빅데이터의 개념과 중요성 그리고 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황과
콘텐츠산업분야 빅데이터 활용 모델 등에 대해 상세하게 설명한 자료임
빅데이터 란
빅데이터의 중요성
빅데이터, 콘텐츠 사업과의 연계성
- 빅데이터의 콘텐츠 산업 분야 활용 현황
- 빅데이터의 부상이 콘텐츠 산업에 갖는 의.. |
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