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csr, csv 사례2024.09.271. 데이터마이닝과 빅데이터 분석 1.1. 데이터마이닝의 정의와 활용 데이터마이닝은 기업이나 정부가 축적한 대용량의 데이터에서 숨겨진 유의미한 정보와 패턴을 찾아내는 기법이다. 데이터가 방대해지고 업무가 복잡해짐에 따라 데이터베이스 관리와 분석을 전문가가 직접 진행하기 어려워졌는데, 이를 해결하기 위해 데이터마이닝이 필요해졌다. 데이터마이닝은 사용자의 편견을 배제하고 오직 데이터에 기반하여 지식과 패턴을 추출하기 때문에, 전문가가 간과했을 수 있는 유의미한 정보를 발견할 수 있다. 데이터마이닝의 활용 분야는 다양한데, 카드사의...2024.09.27
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adsp2024.10.011. 데이터의 이해 1.1. 데이터의 유형 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터로 구분된다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되는 데이터를 의미하며, 저장·검색·분석에 많은 비용이 소모된다. 반면 정량적 데이터는 수치·도형·기호로 표현되어 정형화되어 있어 비용이 적게 든다. 정형 데이터는 관계형 데이터베이스나 CSV 파일과 같이 형식이 정해져 있는 데이터를 말한다. 반정형 데이터는 센서 데이터와 같이 눈으로 봤을 때 무슨 정보인지 모르는 데이터로, 한번의 변환이 필요하다. 비정형 데이터는 소셜 데이터, 영상, 이미지와 같이...2024.10.01
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정보활용한 간호교육2024.10.271. 간호정보학의 이해 1.1. 간호정보학의 개념과 정의 간호정보학은 간호과학, 컴퓨터과학, 그리고 정보과학을 통합한 전문분야로 간호학의 한 분야이기도 하고, 보건의료정보학의 한 분야이기도 하다. 1989년 Graves와 cororan이 처음으로 "간호실무와 간호의 수행을 지원하기 위해 간호 데이터, 정보 및 지식을 관리하고 처리하는 간호과학, 정보과학, 컴퓨터 과학을 결합한 학문이다"라고 정의를 내렸다. 2002년 미국간호협회에서는 간호정보학을 "간호실무에서 데이터, 정보, 지식 및 지혜를 관리하고 전달하기 위해 간호과학, 컴퓨...2024.10.27
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데이터 마이밍2024.10.221. 고객 관리 전략과 주요 사례 1.1. CRM과 금융 위험관리 구축 사례 CRM(Customer Relationship Management, 고객관계관리)은 금융기관 경영의 핵심 경쟁 수단으로 자리 잡고 있다. CRM 프로젝트를 추진할 때 고려해야 할 주요 사항들은 다음과 같다. 먼저, CRM이라는 프로젝트 또는 업무의 범위는 각 금융기관의 고유 업태와 당면한 경영 환경에 따라 다른 모습으로 전개될 수밖에 없다. 일부 금융기관들은 자체적인 필요와 감독 기관의 요청에 따라 금융위험, 특히 신용 리스크 시스템을 먼저 구축한 후 ...2024.10.22
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csv 전략사례2024.09.241. 빅데이터와 데이터마이닝 1.1. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 규모가 매우 크고 다양한 유형의 데이터로 구성되는 정보 자원을 의미한다. 이러한 데이터는 전통적인 데이터베이스 관리 도구로 처리하기 어렵거나 불가능한 정도로 크고 복잡한 특징을 가지고 있다. 빅데이터는 3V(볼륨, 다양성, 속도) 모델을 기반으로 설명되는데, 이 특징들을 살펴보자면 다음과 같다. 볼륨은 빅데이터가 대량의 데이터로 이루어져 있어 기존의 데이터 처리 방법으로는 처리하기 어렵거나 불가능한 양이라는 것을 의미한다. 대용량의 데이터를 효율적으로 저장,...2024.09.24
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고객관계관리 족보2024.10.081. 서론 IMF 이후 우리 사회에는 신지식인 또는 지식근로자라는 용어가 유행하고 있다. 그러나 이 용어는 검증을 거치지 않고 급속히 확산되어 사용되고 있으며, 신지식인 개념이 전통적인 지식인 개념과 충돌할 수 있다는 학계의 우려도 제기되고 있다. 피터 드러커에 따르면, 20세기에 가장 중요한 경영 기여는 제조분야에서 육체근로자의 생산성을 50배나 증가시킨 것이었다. 그러나 21세기에는 지식작업과 지식근로자의 생산성 향상이 가장 중요한 과제가 될 것이다. 이는 부의 창출 도구가 생산시설에서 지식근로자의 생산성으로 이동되었을 뿐만 아...2024.10.08
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Adsp2024.11.011. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 1.1.1. 정성적 데이터 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되는 데이터이다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 기록되어 있기 때문에 데이터의 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다. 반면 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호 등으로 표현되어 정형화되어 있기 때문에 정량적 데이터의 처리에는 상대적으로 적은 비용이 든다. 정성적 데이터는 표현력이 뛰어나지만 데이터의 표현 방식이 다양하여 데이터를 표준화하기 어렵다는 단점이 있다. 또한 분석을 위해서는 데이터를 정량화하는 과정이 필요하다. ...2024.11.01
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고객관리2024.09.031. 고객관계관리(CRM) 정의 및 중요성 1.1. 고객관계관리(CRM)의 정의 고객관계관리(CRM)의 정의는 고객의 데이터를 바탕으로 고객 행동을 이해하고 분석함으로써, 고객과 커뮤니케이션하고 고객을 지속적으로 유지하는 것을 목적으로 하는 통합 시스템이다. 즉 기업들이 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능하게 하는 솔루션으로, 고객과 관련된 내·외부 자료를 분석, 통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 과정이라고 할 수 있다. 1.2. 고객관계...2024.09.03
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adsp2025.02.021. 데이터 이해 1.1. 정성적 데이터와 정량적 데이터 정성적 데이터는 언어·문자로 표현되어 저장·검색·분석에 많은 비용이 소모되는 반면, 정량적 데이터는 수치·도형·기호로 표현되어 간단하게 정형화되어 있어 비용 소모가 적다. 정성적 데이터는 인과 관계와 맥락의 이해가 가능하나 정량화하기 어려우며, 정량적 데이터는 수량화와 통계 분석이 가능하다. 따라서 정성적 데이터와 정량적 데이터는 상호 보완적인 관계이며, 데이터의 특성에 맞는 분석 기법을 선택하여 사용하는 것이 중요하다. 정성적 데이터와 정량적 데이터는 서로 다른 장단점을 ...2025.02.02
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경영학콘서트2024.09.051. 경영학의 새로운 패러다임 1.1. 수익경영(Revenue Management) 수익경영(Revenue Management)은 고객이 상품이나 서비스에 대해 느끼는 가치에 따라 차등적인 가격을 책정하는 기업의 경영 전략이다. 이는 단순히 가격 차별화를 넘어 기업 전반의 운영에 영향을 미치는 방식이다. 수익경영의 핵심은 고객 요구사항의 다양성을 반영하여 상품과 서비스를 세분화하고, 소비자의 구매 패턴을 분석해 고객 가치를 수치화하며, 수요와 공급, 시장 환경 등의 변수를 조합하여 적절한 가격 정책을 수립하는 것이다. 이를 통해...2024.09.05