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(검색결과 약 19,109개 중 19페이지)
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| Ⅰ데이터마이닝 개요
1. 데이터마이닝이란
Mine 이란 의미는 채광하다 즉, 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸다라는 것이다. 즉, 데이터 마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 말할 수 있다.
2. 데이터마이닝의 출현배경
데이터마이닝 이라는 사상은 축적된 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼 .. |
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| 소개글
생활과 세금 교과목 들으시는 분께 추천합니다.
본 자료는 금융소득종합과세에 대한 내용으로 조 발표 A+를 받았습니다
목차
01. 금융소득종합과세
02. 금융소득종합과세 변화
03. 금융소득 대상자 , 과세 방법
04. 금융소득의 범위
05. 기준금액
06. 종합과세대상이 아닌 금융소득
07. 종합과세대상 금융소득
08. 금융소득의 수입시기
09. 금융소득에 대한 원천징수
10. 금융소득종합과세에 .. |
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| 북한의 국민소득체계
목차
* 북한의 국민소득체계
Ⅰ. 국민소득의 정의
1. 사회총생산물
2. 국민소득
Ⅱ. 국민소득의 연도별 추이
* 참고문헌
...이하 생략(미리보기 참조) |
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| 급여소득자가 소득이 있음을 증명하는 소득증명서 양식입니다.
소득증명서
성명
주민등록번호
주소
직장명
직장전화번호
직장주소
근무기간
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| 데이터베이스 관리시스템의 응용
데이터베이스 시스템이 구축되면, 그 다음 데이터자원을 어떻게 효율적으로 관리하고 실제 경영자의 의사결정이나 마케팅전략 수립시에 어떻게 데이터베이스를 사용할 수 있을까를 고려하게 된다.
오늘날 많은 기업들이 가장 많은 관심을 갖고 집중을 하는 것이. 데이터 웨어하우스(data warehouse)와 데이터 마이닝(data mining)의 구축일 것이다.
데이터 웨어하우스는 조.. |
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| 티웨이항공에서도 이러한 강점을 바탕으로 안정적인 데이터 운영과 시스템 개선을 지원하고 싶습니다.
항공사 시스템은 보안이 매우 중요한 분야이며, 실시간 데이터 동기화 및 백업 전략을 최적화하여 안정적인 데이터 운영 환경을 구축하는 것이 필요합니다.
데이터 보안 및 시스템 안정성 관리 경험이 강점입니다.
티웨이항공에서 데이터베이스 최적화, 보안 강화, 실시간 데이터 관리 역량을 바탕으로, .. |
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데이터, 시스템, 데이터베이스, 관리, 최적화, 티웨이항공, 운영, 구축, 중요하다, 환경, 보안, 실시간, 분석, 생각, 활용, 안정, 이다, 필요하다, 성, 클라우드 |
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| 빅데이터
사례분석과 미래전망
-목차-
1. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 특징
3. 빅데이터의 중요성
4. 빅데이터의 현재
5. 빅데이터 분석 기술
6. 빅데이터 활용사례
(1) 구글 Google 활용사례
(2) 페이스북 활용사례
(3) 현대백화점 활용사례
(4) DHL 활용사례
(5) 월마트 활용사례
(6) ZARA 자라 활용사례
(7) 넷플릭스 활용사례
7. 빅데이터의 미래전망
[참고문헌]
1. 빅데이터의 개념
빅.. |
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| 데이터베이스는 일반적으로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, DatabaseManagementSystem)을 통해 운영된다.
데이터의 무결성(정확성)과 보안이 보장되며, 접근 권한에 따라 데이터를 보호할 수 있다.
데이터베이스는 서로 다른 부서나 사용자가 하나의 중앙 시스템을 통해 데이터를 공유하고 접근할 수 있게 해준다.
데이터베이스는 여러 시스템이 공유하는 중앙저장소이므로, 장애가 발생하면 전체 조직의 .. |
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데이터, 데이터베이스, 시스템, 정보, 관리, 성, 저장, 접근, 효율, 여러, 통해, 검색, 업무, 사용자, 발생, 공유, 장애, 오류, 중복, 따르다 |
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| 목 차
1. 빅 데이터란 무엇인가
2. 개념
3. 출현 배경
4. 특징
5. 빅 데이터 분석 기법
6. 활용사례 및 의의
7. 빅데이터의 양면성 및 결론
1. 빅 데이터란 무엇인가
빅 데이터 (Big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집·저장·관리·분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 다양한 종류의 .. |
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| 빅데이터 활용사례와 빅데이터 미래전망 레포트입니다.
정말 열심히 만들었습니다.
믿고 다운 받아주세요 !!
1. 빅데이터 특징
2. 빅데이터 활용기술
3. 빅데이터 활용사례
4. 빅데이터 미래전망
데이터를 생성하거나 수집 및 통합하고 분석·활용하는 모든 단계에 있어서는 그 속도가 매우 중요하다고 말할 수 있는데, 궁극적으로 빅 데이터에서는 분석 결과를 실시간으로 활용하는 것을 추구하고 있.. |
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| 소득자료제출집계표입니다.
소득자료제출집계표
징 수의무자
①사업자등록번호
②법인등록번호
③법인명(상호)
④대표자(성명)
⑤소재지(주소)
⑥전화번호
제출내용
⑦제출연월일
⑧소득종류
⑨매수
⑩건수
⑪소득(수입)금액
원천징수세액
⑫소득세
⑬법인세
⑭주민세
비고
※ 이자소득, 배당소득, 사업소득, 근로소득, 기타소득, 퇴직소득 등으로 구분 작성 |
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| 빅데이터
국내외 활용사례와 한계점 극복위한 보고서
1. 보고서 연구방향 및 연구배경
최근 TV와 신문, 인터넷 등 각종 매체에서 ‘빅 데이터’와 관련된 주제의 정보를 쉽게 접할 수 있다. 많은 매체들이 빅 데이터의 한계점은 간과한 체 이점과 가능성에만 집중하는 모습을 보였던 반면에 본조는 개인의 데이터와 프라이버시 보호, ‘빅 브라더’의 등장 등 부정적 측면과 한계점에 좀 더 집중하였다.
그.. |
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| 데이터베이스 내 데이터 환경
1. 제 1 환경 : 파일
데이터 베이스 관리 시스템이 이용되지 않는다. 대부분의 응용 프로그램은 개발 당시의 분석가와 프로그래머들이 설계해 놓은 독립된 데이터 파일들을 사용하고 있다.
- 특징
. 파일들은 간단하고 비교적 만들기 쉽다.
. 파일이 널리 확살될수록 중복이 많아지고 유지비용이 늘어난다.
. 일견 사소한 응용 프록램에 대한 변경이 다른 변화에 대한 연쇄작.. |
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| [데이터웨어하우징] 데이터웨어하우징의 개념(정의)과 구조, OLAP
목차
* 데이터웨어하우징
Ⅰ. 정의
가. 주체지향성
나. 통합성
다. 비휘발성
라. 시계열성
Ⅱ. 데이터웨어하우징의 구조
가. 데이터웨어하우징의 4개 층
나. 데이터웨어하우스의 구조
Ⅲ. OLAP: On Line Analytical Processing
가. OLAP 시스템 분석 - OLAP Server와 웨어하우스
나. 데이터웨어하우스 디자인과 다차원 데이터베이스.. |
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| 저는 대학과 직장에서 데이터를 활용한 정책분석 및 연구 경험을 통해, 데이터 기반의사결정을 지원하는 역할을 수행해 왔습니다.
저는 데이터 정책기획 및 분석 역량, 연구지원 경험, 공공데이터 활용 경험을 바탕으로 KISTI에서 연구 데이터 정책연구를 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
연구 데이터 개방 정책연구 수행
공공데이터 활용 및 연구 성과 분석 경험 보유
한국과학기술정보연구원(KIST.. |
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데이터, 연구, 정책, 활용, 수행, 분석, 과학기술, 역량, 경험, 개방, kisti, 지원, 역할, 기술, 연구자, 체계, 문제, 기반, 싶다, 관리 |
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