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전자상거래 관련 활용 사례 및 실제 적용 기술 조사하기2025.01.111. 전자상거래 개요 전자상거래는 '재화 또는 용역을 거래하는 데 있어서 그 전부나 일부가 전자 문서에 의해 처리되는 방법으로 이루어지는 상행위'를 말합니다. 전자상거래는 고객 지원, 광고와 마케팅, 지불 등 모든 활동을 포함하며 인터넷에서 세계의 생산자와 소비자가 만나 결제할 수 있는 시스템입니다. 전자상거래는 기업이 제품이나 서비스를 온라인에서 판매할 수 있는 환경을 제공하고, 소비자에게는 인터넷을 통해 이를 검색하고 구매할 수 있는 기능을 제공합니다. 2. 전자상거래 활용 사례 대표적인 전자상거래 활용 사례로는 온라인 쇼핑 플...2025.01.11
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고객관계관리 정의 및 특성, CRM 구성요소와 실행안 분석2025.01.171. 고객관계관리(CRM) 정의 및 특성 CRM은 기업의 경영 성과를 향상시키기 위해 장기적인 고객 관계를 구축하고 고객 관리 요소를 체계화하며 통합하는 새로운 경영 방식이다. CRM은 고객 정보 수집, 분석, 시기적절한 제품/서비스 제공, 다양한 기능 통합 등을 통해 고객 관계 향상, 가치 증대, 비용 절감, 프로세스 효율성 향상을 목표로 한다. 2. CRM의 구성요소 CRM의 주요 구성요소는 데이터 웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 등 기술적 관점과 고객 데이터 통합, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅 등 프로세스 관점이 있다. ...2025.01.17
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.181. 데이터 수집 이 단계는 기업 내부와 외부에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 모으는 과정을 말한다. 이 과정에서는 다양한 데이터 소스로부터 필요한 정보를 수동이나 자동으로 수집하는 기술이 필요하다. 예를 들어, 기업 내부 데이터는 ETL(Extraction, Transformation, Load) 솔루션을 통해 추출, 변환, 적재하는 방식으로 확보할 수 있으며, EII(Enterprise Information Integration)를 활용하여 데이터를 통합하고 분석할 수 있다. 외부 데이터의 경우, 웹 크롤링 엔진을 사용하여 인...2025.01.18
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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빅데이터의 기술 요건 네 단계에 대해 설명하세요2025.01.121. 빅데이터 기술 요건 빅데이터의 기술 요건은 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하는 데 필요한 기술적인 요구사항을 의미합니다. 빅데이터의 규모와 다양성이 증가함에 따라 이러한 요건은 더욱 중요해지고 있습니다. 빅데이터 기술 요건은 크게 네 가지 단계로 나뉘며, 각 단계별로 필요한 기술이 다양하게 요구됩니다. 2. 데이터 수집 단계 데이터 수집 단계에서는 빅데이터를 생성하고 발생하는 원천 데이터를 수집하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서 필요한 기술은 데이터 수집과 전송, 그리고 신속한 처리가 가능한 시스템을 구축하는 것입니다....2025.01.12
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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빅데이터의 정의, 특징 및 분석기술2025.11.161. 빅데이터의 정의 빅데이터는 기술 발전과 함께 급격하게 증가한 대용량 데이터를 의미한다. 일반적인 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리하기 어려울 정도로 큰 규모이며, 기존의 데이터 처리 방법으로는 분석하기 어려운 비정형 데이터가 대부분이다. 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리할 수 없는 규모와 복잡성을 가진 데이터로, 새로운 기술과 방법론이 필요한 분야이다. 2. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특징으로는 규모, 다양성, 속도, 신뢰성 등이 있다. 규모 측면에서는 대량의 데이터를 다루어야 하며, 다양성 측면에서는 다양한 종류의...2025.11.16
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경영학 콘서트 독후감: 일상 속 경영 전략과 과학의 만남2025.11.151. 수익경영(Revenue Management) 수익경영은 항공산업에서 비롯된 개념으로, 원가에 마진을 더하는 단순한 가격책정을 거부하고 소비자가 느끼는 가치에 맞춰 맞춤형 가격을 제시하는 전략이다. 비행기표, 호텔 객실, 렌터카 등 일상의 가격 변동은 통계학, 컴퓨터공학, 경제학, 마케팅이 접목된 수학적 알고리즘에 의해 자동으로 책정된다. 이는 기업과 소비자 모두에게 최적의 가격을 제시하는 과학적 경영 방식이다. 2. 데이터 마이닝(Data Mining) 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 가치 있는 특정 데이터를 선별하여 패...2025.11.15
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특허와 기술개발 선행기술 조사 보고서 과제(인공지능 데이터마이닝)2025.01.061. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하는 기술입니다. 최근 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술이 각광받고 있습니다. 연관 규칙 분석, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 존재하며, 소매업체의 상품 진열, 광고 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 웹 사용 마이닝을 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 2. 실시간 데이터 마이닝 최근 스마트 단말기의 보급으로 인해 로그 데이터의 양이 증...2025.01.06
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의사결정의 구성요소와 계량적 방법2025.01.171. 의사결정의 구성요소 의사결정에는 '무엇을', '언제', '어디서', '어떻게', '누가'와 같은 주요 구성요소가 있다. 이러한 요소들을 고려하여 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 2. 의사결정나무 의사결정나무는 분류와 예측을 위해 널리 사용되는 방법으로, 결과에 대한 설명이 쉽고 이해하기 쉬운 장점이 있다. 의사결정나무 알고리즘에는 CART, CHAID, C4.5, C5.0 등이 있으며, 이들은 공통적인 구조를 가지고 있다. 3. 의사결정나무의 고려사항 의사결정나무 알고리즘에서는 독립변수의 수, 최적 분리 방법, 종료 규칙 등...2025.01.17
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