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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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| 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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| 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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| 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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| 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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| 기업들의 빅데이터 활용사례연구
보고서
INDEX
1. 빅데이터 개념분석
1) 빅데이터의 개념
2) 빅데이터 의의
3) 빅데이터의 특징
2. 기업들의 빅데이터 활용사례분석
1) 국민건상보험공단의 빅데이터 활용사례분석
2) 현대카드 빅데이터 활용사례분석
3) 삼성화재 빅데이터 활용사례분석
4) 현대해상 빅데이터 활용사례분석
5) 하나은행 빅데이터 활용사례분석
6) 한국투자증권 빅데이터 활용사례분석
7).. |
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| 본 자료는 [데이터 분석을 이용한 게임사례]에 대해 소개한 자료로 유저 모델링- NCSOFT 사례, 유저 모델링 방법(행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석), 빅데이터 자동 열람 시스템-캔디크러쉬, QA의 게임 데이터 개발 참여-Line games, 고객 지표 분석 등에 대해 상세하게 서술한 자료임
1. 유저 모델링 - NCSOFT 사례
2. 유저 모델링 방법
3. 행위기반 클러스터링
4. 시퀀스 마이닝
5... |
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유저 모델링, NCSOFT 사례, 행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이닝, 네트워크 분석, 캔디크러쉬, Line games, 활동 유저, 동시 접속자, 유저당 결제금액, 결제 유저당 결제금액, 데이터 카탈로그 |
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| [독후감] ‘빅 데이터가 만드는 세상’을 읽고
빅 데이터란 개념을 처음 들어 본 게 아니다. 학교 여러 교수님들 깨서도 강조를 하신바 있고 가끔씩 신문을 보다가 빅 데이터에 대한 기사가 있는 것도 보았고 오바마 미국 대통령도 대선전략으로 빅 데이터를 이용 한 바 있다는 사실을 이미 접한 상태였었다.
하지만 정작 빅 데이터가 구체적으로 무엇인지 그리고 어떤 유용한 점이 있는가에 대해서는 바쁘다.. |
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| Big-Data를 활용한 마케팅전략
CONTENTS
1. 빅데이터 개념분석
E- Marketing 정의
빅데이터의 의미
빅데이터 기술분석
기업은 왜 빅데이터를 마케팅에 이용하는가
2. 빅데이터 마케팅 활용사례분석
1) 해외 활용사례
[T-Mobile]
[대형마트]
2) 국내 활용사례
[쿠팡]
[삼성전자]
3. 빅데이터 활용 장단점분석과 문제점 해결방안
BigData의 장점
BigData의 문제점
BigData의 문제 해결방안
4. 결론
5. .. |
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| 이 자료는 데이터베이스의 모형-계층형, 네트워크형, 관계형에 대하여 분석 및 정리한 A+ 레포트입니다.
I. 서론
II. 본론
1. 데이터베이스의 정의
2. 데이터베이스관리시스템
3. 파일처리 방식과 데이터베이스관리시스템 방식 비교
(1) 파일처리 방식
(2) 데이터베이스관리시스템(DBMS) 방식
4. 데이터베이스 모형
(1) 계층형(hierarchical) 모형
1) 계층형의 장점
2) 계층형의 단점 .. |
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| 데이터 베이스 시스템
1
조직체의 응용 시스템들이 공유해서 사용하는
운영 데이터 (operational data)들이
구조적으로 통합된 모임이다
시스템 카탈로그와 저장된 데이터 베이스로
구분할수 있다.
2
데이터 베이스란
데이터 베이스 관리 시스템
데이터를 검색, 저장, 수정, 삭제 편리하도록 사용
3
DMBS 의 역할과 기능
오라클 보다 가격이 저렴
사용 방법이 쉽다
운영체제로 윈도우 사용
서.. |
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| 데이터베이스의 요소
1. 들어가며
데이터베이스는 사용자, DBMS, 데이터베이스 파일 그리고 데이터베이스관리자에 의해 구성되고 그들의 상호작용에 의해 운영된다.
2. 사용자
사용자는 전통적 의미의 일반적 사용자 뿐 아니라 應用프로그래머도 포함된다. 사용자는 응용 프로그램을 통해 DBMS와 연결되나 경우에 따라서는 간단한 질의언어를 통해 직접 연결되기도 한다. 그러한 DBMS와의 작업을 통해 .. |
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