BI기법의 유통업,인공신경망,데이터마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI기법 전자상거래,데이터마이닝사례

REPORT ■ 과목명 : ■ 담당교수: ■ 제출일 : [목차] 1. BI기법의 유통업 적용 (1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략 (2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략 (3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략 (4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략 1.2 각 방법론간의 차이점 2. BI기법의 제조업 적용 (1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략 (2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략 (3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략 (4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략 2.2 각 방법론간의 차이점 3. BI기법의 금융업 적용 (1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략 (2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략 (3) 데이터마이닝의 기대효과 및 경영전략 (4) 퍼지로직의 기대효과 및 경영전략 3.2 각 방법론간의 차이점 4. BI기법의 전자상거래 적용 (1) 퍼지로직의 전자상거래 적용 (1-2) 고객정보 전략 (2) 인공신경망의 전자상거래 적용 (1-2) 고객정보 전략 (3) 데이터마이닝의 전자 상거래 적용 (3-1) 데이터베이스 마케팅전략 (4) 전문가시스템의 전자상거래 적용 5. 데이터마이닝의 소셜커머스 적용 방안 5.1. 데이터마이닝의 소셜 커머스 분야 적용 기대효과 참고문헌 [보고서 요약본] 본 보고서의 1절부터 4절까지는 4가지 BI(Business Intelligence)기법, 즉 전문가 시스템, 인공신경망, 데이터마이닝, 퍼지로직이 유통업, 제조업, 금융업 그리고 전자상거래 분야에 어떻게 적용될 수 있는지와 그에 따른 기대효과 및 경영전략에 대해 설명하였다. 또한 각 절의 마지막에 각 방법론 간의 차이점을 정리하여 해당 분야에 적합한 BI방법을 분석해보았다. 그리고 마지막 5절에서는 데이터 마이닝의 소셜 커머스 적용방안 제안 및 기대효과에 대한 분석을 다루고 있다. 먼저 전문가 시스템은 유통업 분야에서는 웹기반 종합물류 시스템,…
먼저 전문가 시스템…