총 38개
-
경영정보시스템_빅데이터의 개념과 특징에 대해 설명하고, 기업이 빅데이터를 활용하여 얻을 수 있는 효익을 구체적인 사례를 통해 설명하시오.2025.05.161. 빅데이터의 개념과 특징 정보의 양이 너무 많아 인간이 한꺼번에 처리할 수 없지만, 이러한 데이터를 특정 기준을 통해 집적함으로써 통찰력 있는 판단을 할 수 있게 된다. 빅데이터는 대용량의 데이터로 규모가 크며 다양한 데이터 유형이 있고, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 빠른 속도와 그 분석 결과가 유용한 정보로 활용될 수 있는 가치를 가지는 특징이 있다. 2. 빅데이터의 기업 효익 사례 '데이터마이닝'은 빅데이터로 탐색하고 분석하여 유의미한 패턴이나 관계, 규칙 등으로 변환시킴으로써 유용한 정보를 추출하는 기술이...2025.05.16
-
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
-
[R & E 활동 대회] 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)를 이용한 자연어 처리 방법론 연구2025.05.121. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...2025.05.12
-
30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
-
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
-
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
-
대학 부설 한국어 어학당을 AI로 분석 적용(인공지능과 데이터마이닝 과제)2025.05.141. 어학연수생 유치 예측 마케팅 기술을 활용하여 과거 10년간의 모집 인원 데이터를 분석하고 국가별, 지역별, 성별, 연령별, 성취도, 모집기관별 등의 데이터를 활용한 CRM 데이터를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 시기에 맞는 맞춤형 마케팅 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 모집 프로세스에 AI를 도입하여 서류 검토, AI 인터뷰, 챗봇 상담 등을 자동화함으로써 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 교육시스템 개선 AI 학습 플랫폼을 개발하여 학생들이 본국에서 입국 전부터 사전 학습을 할 수 있도록 하고, ...2025.05.14
-
고객관계관리(CRM)의 정의와 국내 기업의 활용 사례2025.01.171. CRM의 정의 고객관계관리란 고객정보를 종합적으로 수집해 해당 정보를 활용해 개별 고객의 특성이나 요구를 파악한 뒤 개별 고객에 맞춘 마케팅 활동을 수행하는 것을 말한다. CRM은 크게 '프론트오피스 CRM 시스템'과 'E-CRM 시스템'으로 구분할 수 있다. 2. CRM 구성요소 CRM을 구성할 때 가장 중요한 정보 기술은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스이다. 데이터웨어하우스는 개별 사업정보시스템에 흩어져 있는 고객 관련 데이터를 통합해 고객 중심 데이터를 정리하는 개념으로 분석정보와 보고서 계산이 용이하다. OLAP 기술은...2025.01.17
-
고객관계관리(CRM)의 정의, 구성 및 기대효과2025.01.171. 고객관계관리(CRM) 고객관계관리란 고객정보를 종합적으로 수집해 해당 정보를 활용해 개별 고객의 특성이나 요구를 파악한 뒤 개별 고객에 맞춘 마케팅 활동을 수행하는 것을 말한다. CRM은 크게 '프론트오피스 CRM 시스템'과 'E-CRM 시스템'으로 구분할 수 있다. CRM의 주요 기능은 판매, 마케팅, 고객서비스, 업무운영 관리 등이 있다. 2. CRM 시스템 구성 CRM 시스템 구성에 있어 가장 중요한 정보 기술은 데이터베이스와 데이터 웨어하우스이다. 데이터 웨어하우스는 개별 사업정보시스템에 흩어져 있는 고객 관련 데이터를...2025.01.17
-
미래사회와 소프트웨어 과제2025.01.291. 데이터 분석의 역사 데이터는 인류 역사 속에서 오래전부터 분석되어 왔다. 이집트의 토지조사, 바빌로니아의 진흙판 숫자, 중국의 인구조사, 그리스의 조세조사, 민수기의 인구조사, 로마의 생명표 등 다양한 데이터 분석 사례가 있었다. 우리나라에서도 조선시대에 호적 제도를 통해 인구통계를 내었다. 이처럼 통계학은 과거부터 국가 통치를 위해 사용되어 왔다. 2. 데이터의 진화 산업혁명 이후 데이터는 국가 데이터에서 민간 데이터로 진화했다. 데이터 저장 기술의 발전으로 소셜 네트워크 서비스 데이터가 등장했고, 데이터베이스 시대가 열렸다...2025.01.29
3 / 4
