|
|
|
전체
(검색결과 약 27,724개 중 3페이지)
| |
|
|
|
 |
|
| 제일기획에 있는 디지털 패널 데이터에서 미지의 인사이트를 발굴하고 싶습니다.
데이터 분석을 공부하면서 고객행동 데이터에 흥미를 느꼈습니다.
데이터 분석을 처음부터 공부해보자는 다짐으로 빅데이터학회에 들어갔습니다.
학회 생활은 데이터 분석가가 되자는 목표를 세우는 계기가 되었습니다.
데이터 3법 개정안으로 인해 고객행동 패턴을 정밀하게 분석할 수 있습니다.
제일기획을 지원한 이유와 .. |
|
 |
데이터, 고객, 분석, 정보, 변수, 다양하다, 활용, 생각, 광고, 과정, 목표, 제일기획, 필요하다, 기준, 민감, 싶다, 대회, 상태, 서비스, 이다 |
|
|
|
|
 |
|
| 빅데이터와 활용방안
목 차
1. 시작하며...
1) 발표주제 선정 동기
1) 빅데이터 정의
2) 빅데이터에 의한 경영혁신 단계
3) 빅데이터 전략 및 과제
4) 빅데이터 활용사례
2) 결론
1) 발표주제 선정 동기
이번에는 사물인터넷이나 클라우딩 컴퓨팅 과 같이 최근 몇 년 동안 새롭게 부상하고 있는
빅데이터의 대해 조사하였다. 컴퓨터 전공에 대한 것이여서 자료도 많았고, 조사하기 수월했다. 무엇보다 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| [데이터 베이스]
자료 기지 또는 자료틀. 보통 DB라고 약칭한다. 하나 이상의 자료 혹은 데이터를 체계적으로 정리해 놓음으로써 이용자들의 필요에 따라 그 자료(혹은 데이터)의 검색, 수정 및 갱신을 효율적으로 진행할 수 있도록 구조화시켜 놓은 자료의 집합체 혹은 기지 를 말한다. 1963년 미국에서 처음으로 이 용어가 사용되기 시작했다. 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 컴퓨팅 - 빅데이터에 대해서
목 차
1) 빅데이터 정의
2) 빅데이터에 의한 경영혁신 단계
3) 빅데이터 전략 및 과제
4) 빅데이터 활용사례
5) 결론
1) 빅데이터 정의
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 대.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 빅데이터의 특성
빅데이터 주요 기법분석
빅데이터 활용 사례
빅데이터의 미래 전망
이처럼 기존의 정형 데이터뿐만 아닌 비정형 데이터의 수집과 분석, 활용을 통해 최근 야구경기에서 빅데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다.
이러한 과정을 통해 건강보험공단은 방대한 양의 데이터를 확보하고 있다.
이러한 과정을 통해서 건강보험공단은 개인의 의료기록 정보를 수집할 수 있는 것이다.
하지만 무엇보다.. |
|
|
빅데이터, 데이터, 분석, 정보, 활용, 텍스트, 기업, 기술, 통해, 보험, 대한, 영화, 이러하다, 마, 이닝, 형, 서비스, 공단, 건강, 규모 |
|
|
|
|
 |
|
| 빅데이터 활용
마케팅사례분석
-서론-
1. 빅데이터 주제 선정배경
최근 들어 빅데이터 이야기로 사회가 한창 달아오르고 있다. 2011년 초만 해도 빅데이터는 IT 업계 일각에서 유망 트렌드의 하나로 소개되는 정도에 불과했다. 하지만 불과 1년만인 2012년에 접어들면서 광범위한 관심을 끄는 이슈로 급부상했다. IT업계에는 2~3년마다 유행했다 사라지는 유행어가 나타나는데, 유행어의 영역을 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 데이터베이스마케팅
1.데이터베이스 마케팅의 정의
2.데이터베이스 마케팅의 등장
3.데이터베이스 마케팅과 부동산
4.필요이유
5.예시
6.비교사례
7.결론
목차
고객에 관한 데이터베이스를 구축·활용하여 필요한 고객에게 필요한 제품을 판매하는 전략으로 원 투 원(one-to-one) 마케팅 이라고도 한다.
어느 고객이 무엇을 얼마나 자주 구매했는지, 어느 매장에서 어떤 유형의 제품을 구매했는지, 언제 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| SAP
Big Data를 활용한 승리전략분석
CONTENTS
Ⅰ. 서 론
1. 주제선정배경
Ⅱ. 본 론
1. 빅데이터(Big Data) 개념분석
1) 빅데이터 개념
2) 빅데이터 탄생배경
2. SAP 기업소개 및 HANA 기술소개
1) SAP 기업개요
2) HANA 기술분석
3. SAP의 스포츠분야에서의 대표적인 빅데이터 활용사례 분석
1) 독일의 월드컵 우승에 크게 기여한 SAP
2) WTA(여자테니스협회)와의 협약
3) FC바이에른 뮌헨에 스포.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 빅 데이터
IBM의 트라우마와 극복 방향
PC번혁기에 한 번 좌절한 쓰라린 기억
2012년 새로운 CEO에 오른 지니 로메티 IBM의 길, 전임 팔미사노를 계승하는 일관된 노선
‘하드웨어에서 소프트웨어 서비스로’
IBM 새 ceo 로메티는 취임후 첫 60일간 100여 고객사 ceo들에게
one of the most profound things they talk about is data will separate the winners and losers in every single industry
그들에 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| CRM과 정보기술
목차
* CRM과 정보기술
Ⅰ. 데이터 웨어하우스
Ⅱ. OLAP
Ⅲ. Data Mining
Ⅳ. Call Center
Ⅴ. 영업조직자동화(SFA)
CRM과 정보기술
CRM을 효과적으로 추진하기 위해서는 영업조직 자동화(Sales Force Automation : SFA), 콜센터(Call Center), 캠페인 관리 등의 도구가 필요하며, 이를 위하여 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 마이닝(Data Mining)기술이 필수적이다.
.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| CONTENTS
1. IT산업의 변화
2. 빅데이터의 개념
3. 빅데이터를 활용한 마케팅사례
(1) Google의 빅데이터활용 마케팅사례
1) 독감 트렌드
2) 번역 서비스
3) 음성 인식서비스
4) 무인 자동차
5) 구글스토리지
6) 트렌드 정보 제공 서비스
(2) 신용카드사의 빅데이터활용 마케팅사례
1) 신한 카드
2) 하나SK카드
3) 현대카드
(3) 온라인 쇼핑몰 소셜커머스의 빅데이터활용 마케팅사례
1) 위치기반서비스
.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| -Big Data-
도요타,포드,볼보
-서론-
1. 주제 선정 배경
현대 사회의 자동차는 사람들이 가장 많이 사용하는 교통수단이다. 시간이 흐름에 따라 모양, 형태 그리고 크기는 달라졌지만 그 역할은 항상 같았다. 그리고 과거 이러한 자동차를 조립, 생산, 관리의 과정은 직접 사람들의 손을 거쳐갔다. 그러나 현대에 들어와서 Big Data의 등장은 이러한 자동차 산업의 하나의 혁신과 변화를 이끌었다. 우선 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 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.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 빅 데이터의 혁명
Ⅰ. 서론
1. 배경
[그림 ] 2013년 10대 기술 트렌드
최근에 리서치 자문기업인 가트너는 향후 미래를 밝힐 IT트렌드로 10가지를 소개하였는데 2013년 10대 기술 및 트렌드는 [그림 1]과 같다. 그런데 이 기관에서 발표한 자료에 따르면 2011~2013년 동안 단 한번도 빠지지 않고 등장하는 단어가 있다. 그것은 바로 빅 데이터이다. 이 기관의 설명에 따르면 기업은 빅 데이터에서 추출.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 본 자료는 e-CRM마케팅과 주요 정보기술에 대한 내용을 정리한 자료로, e-CRM의 다양한 사례와 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 그리고 웹 로그분석과 웹마이닝에 대해 상세하게 정리한 자료임
1. e-CRM과 마케팅
(1) 통합적 CRM의 구체적인 솔루션(Solution)
(2) 기업의 CRM 활용 사례 - 1/2/3
2. e-CRM의 주요 정보기술
(1) 데이터 웨어하우스
(2) 데이터 마이닝(Data Mining)
(3) 웹 로그 분석
.. |
|
|
|
|
|
|
|
