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(검색결과 약 16,358개 중 26페이지)
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| 데이터베이스 마케팅(Database Marketing)
[ 목차 ]
Ⅰ. 데이터베이스 마케팅이란
Ⅱ. Data Mining
Ⅲ. 데이터베이스 구축
1. 기본 신상 정보
2. 거래 정보
3. 기호 정보
(1) 개인 신상 정보의 신뢰도 확보
(2) 사용자 정보 제공에 대한 이익 제공
(3) 구축 정보에 대한 보안 유지
Ⅳ. 데이터베이스 마케팅 사례
1. 하이퍼넷의 사례
2. Yahoo의 사례
3. 일반 기업의 응용 사례
Ⅰ. 데이터베이스 마케팅이란.. |
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| 학습과 경험을 통해 분석 능력, 데이터 관리 능력, 문제 해결 능력, 결과 전달 능력을 골고루 갖추게 되었으며, 이를 바탕으로 통계와 빅데이터 분석 직무를 수행할 준비를 마쳤습니다.
통계 프로젝트와 인턴십 경험에서 데이터를 분석하는 과정뿐 아니라, 분석 결과를 팀원과 공유하고 논의하며 더 나은 결론을 도출하는 경험을 다수 쌓았습니다.
이러한 장단점 경험을 통해 데이터 분석과정에서 정확성과 .. |
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| 특히 인턴 경험에서 고객 데이터 분석을 맡아 이탈 고객을 예측하는 모델을 설계했던 경험은 큰 자산이 되었습니다.
제가 생각하는데이터 분석 직무의 정의는 "데이터를 수집·정제·해석하여, 객관적 근거를 기반으로 전략적 의사결정을 지원하는 것"입니다.
데이터 분석 직무에서도 이몰입 경험을 바탕으로 문제 해결에 주도적으로 임하겠습니다.
저는 데이터 분석을 통해 관객과 시청자의 행동 패턴을 이해.. |
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| 나는 이러한 비전 속에서 데이터 사이언스 기술로 한전의 디지털 혁신을 이끌고 싶다.
장기적으로는, 한전이 지향하는 '에너지 플랫폼 기업'으로의 전환을 데이터 사이언스 기술로 뒷받침하는 역할을 하고 싶다.
왜 한전의 데이터 사이언스 직무를 선택했나요?
한 전 ICT 운영처 데이터 사이언스팀에서 하고 싶은 프로젝트는 무엇인가요?
한전의 디지털 전환을 이끄는 데이터 사이언스 전문가가 되고 싶습니.. |
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| 성장 과정 : 데이터 분석 툴을 다뤄본 경험, 분석에 대한 학문적 배경
직무 경험 : 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출한 경험
이 경험을 통해, 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 데이터의 흐름을 읽고, 현상에 맞는 분석 방향을 설정하는 감각을 익혔습니다.
이를 위해 저는 첫째, 정제된 데이터 기반 인 사이트를 통해 실무부서의 니즈를 반영하는 협업형 분석을 지향하고자 합니다.
데이터 분석은 단순.. |
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| 서울경제진흥원 AI 기반 데이터 분석가 양성과정자기소개서 지원서와 면접자료
교육수료 후의 가장 구체적인 계획은, 데이터 분석 직무로의 전직과 AI 기반의 사회문제 해결 프로젝트에 참여하는 것입니다.
왜 AI 기반 데이터 분석에 도전하게 되었나요?
인문·사회기반 기획능력 위에 데이터 분석 기술을 더해, 기술과 사람이 결합된 문제 해결형 인재로 성장하는 데 필요한 출발점이라 생각합니다.
특히, A.. |
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| 왜 HSAD의 AI 데이터 분석 직무에 지원하셨나요?
저는 데이터 분석을 통해 광고 효과를 정량화하고, 고객의 행동을 예측하여 맞춤형 전략을 제시함으로써 HSAD의 혁신적 성과 창출에 기여하고 싶습니다.
데이터 분석이 광고성과를 어떻게 높일 수 있다고 생각하십니까?
단순한 분석가가 아니라, 데이터로 광고 크리에이티브의 방향을 제시하고, 고객에게 의미 있는 경험을 제공하는 역할을 하고자 합니다.
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| 사회복지 정보관리체계(정보관리 시스템의 의의와 설계요건, 데이터베이스)
목차
사회복지 정보관리체계
I. 정보관리 시스템의 의의
II. 정보관리 시스템의 설계요건
1. 시스템 분석
2. 분석모델
III. 데이터베이스(DB)
* 참고문헌
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| 또한 데이터 분석 동아리에서 활동하며 개발자, 기획자와 협업한 경험은 데이터 엔지니어가 단순한 백엔드 역할이 아니라 조직 내에서 기술과 비즈니스 사이를 연결하는 중요한 연결고리라는 점을 체감하게 해주었습니다.
데이터 엔지니어로서 글로벌 기술문서를 이해하고, 오픈소스 커뮤니티 활동에 참여하며, 다양한 협업 툴을 자유롭게 사용할 수 있으려면 영어 소통 능력은 필수라고 생각합니다.
이 과.. |
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| KRX 전사 데이터 아키텍처 추진 사례
데이터 아키텍처 추진 배경
한국자본시장 통합의 배경
데이터 아키텍처 구축 목표
데이터 아키텍처 추진 경과
데이터 아키텍처 수립 절차
데이터 아키텍처 추진 전략
Table of Contents
한국자본시장 통합의 배경
정부는 자본시장의 효율성을 높이고 지속적 발전의 토대를 확립하기 위해 자본시장의 통합을 추진함
동북아 금융 HUB 비전
자본시장 통합의 목표
2003년 11.. |
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| 현대모비스 서비스 부품 BU 데이터 분석 및 서비스 부품 운영 시스템 개발자 기소개서
또한 인턴 경험을 통해 실제 데이터 기반의 문제 해결 과정을 몸소 체험했습니다.
서비스 부품 운영 시스템 개발은 데이터 기반 분석 결과를 실제 업무에 반영하고 시스템화하는 과정이 필수적입니다.
현대모비스에서도 이러한 경험을 바탕으로 데이터와 현업을 연결하는 다리 역할을 수행하며, 서비스 부품 BU의 글로벌.. |
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| 본 자료는 정보의 홍수시대에 핫이슈가 되고 있는 빅데이터(BIG DATA)의 다양한 활용사례와 문제점 그리고 디지털 큐레이션(DigitalCuration)의 필요성 및 서비스 현황 등에 대해
상세하게 설명한 자료임
01. BIG DATA 개념과 특징
(1) BIG DATA 개념과 등장배경
(2) BIG DATA의 특징 3V
(3) BIG DATA의 활용
02. BIG DATA 활용사례
(1) 빅테이터 활용의 대표적 성공사례 : 머니볼 이론
(2) CJ제일제당의 .. |
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| 제가 가진 데이터 분석력, 머신러닝 모델 구축 경험, 그리고 문제 해결을 위한 실행력이로지스 올 시스템즈의 DX 프로젝트에 실질적 기여를 할 수 있다고 확신합니다.
저는 데이터가 물류산업을 혁신하는 핵심이라고 믿습니다.
로지스 올 시스템즈는 단순히 데이터를 보관하는 것을 넘어, 이를 머신러닝으로 연결해 실제 물류 효율을 개선하려는 비전을 갖고 있습니다.
저는 학부 프로젝트와 인턴 경험에서 .. |
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| 또한 인턴 경험을 통해 실제 기업 환경에서 데이터 분석의 가치를 체득했습니다.
제학문적 배경, 프로젝트와 인턴 경험, 그리고 데이터로부터 의미를 도출하는 집요함은 현대모비스의 경영지원 AI/ML데이터 분석 직무에서 충분히 발휘될 수 있다고 생각합니다.
AI/ML데이터 분석 직무의 핵심은 무엇이라고 생각합니까?
AI/ML데이터 분석 직무의 핵심은 데이터를 통해 '의사결정의 정확성과 속도를 높이는 것.. |
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| KETI는 이러한 변화를 선도하는 기관으로, 산업데이터를 활용한 AI 기반 제조공정제어 기술을 연구하며 국가제조 혁신의 중심 역할을 수행하고 있습니다.
대학원에서 '공정데이터 기반 이상 탐지 모델 연구'를 수행하던 중, KETI의 연구 성과인"AI 기반 반도체 공정 결함 예측시스템"논문을 접했습니다.
해당 연구는 단순한 예측을 넘어 실시간 데이터와 AI 분석을 결합해 실제 생산현장에 적용 가능한 공정.. |
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