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데이터베이스 데이터베이스 시스템 구성목차* 데이터베이스 시스템 구성Ⅰ. 스키마Ⅱ. DBMS(데이터베이스 관리시스템)Ⅲ. 데이터베이스 언어1. 데이터 정의어(DDL)2. 데이터 조작어(DML)3. 질의어Ⅳ. DB 사용자1. 단말 사용자2. 응용 프로그래머3. 데이터베이스 관리자(DBA)Ⅴ. 데이터베이스Ⅵ. 데이
7페이지 | 2,000원 | 2011.11.21
[데이터웨어하우징] 데이터웨어하우징의 개념(정의)과 구조, OLAP
데이터웨어하우징 데이터웨어하우징의 개념(정의)과 구조, OLAP목차* 데이터웨어하우징Ⅰ. 정의가. 주체지향성나. 통합성다. 비휘발성라. 시계열성Ⅱ. 데이터웨어하우징의 구조가. 데이터웨어하우징의 4개 층나. 데이터웨어하우스의 구조Ⅲ. OLAP: On Line Analytical Processing가. OLAP 시스템 분석 - OLA
11페이지 | 3,500원 | 2011.11.21
데이터베이스 개발과 데이터웨어하우징(데이터베이스시스템, 데이터베이스개발과정, 데이터모델링, 데이터웨어하우스)
데이터베이스 개발과 데이터웨어하우징(데이터베이스시스템, 데이터베이스개발과정, 데이터모델링, 데이터웨어하우스)목차* 데이터베이스 개발과 데이터웨어하우징Ⅰ. 데이터베이스 시스템1. 데이터베이스관리자(DBA)2. 응용 프로그래머3. 최종사용자4. 데이터언어1) 데이터 정의어2) 데이터 조
9페이지 | 2,500원 | 2011.11.03
데이터베이스 마케팅의 의의와 목적 및 장단점목차* 데이터베이스 마케팅Ⅰ. 의의Ⅱ. 데이터베이스 마케팅의 목적1. 주문 획득 및 고객봉사체제 수행2. 장기전략의 수립3. 마케팅 관리의 자동화Ⅲ. 장, 단점1. 장점2. 단점Ⅳ. 새로운 마케팅의 사례* 데이터베이스 마케팅1. 의의21세기는 정보 경
5페이지 | 1,900원 | 2011.09.04
데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 시스템 분석, 사례 및 발전 전망
정보 시스템 개론Data WarehouseDW 도입 배경1DW 시스템 분석2국내 DW 도입 사례4DW 향후 전망3결론5데이터 분석을 위해 많은 인력과 시간 소모데이터의 중복이나 손실 발생기존 데이터를 토대로 한 정확한 예측이 불가능시스템이 통합 되어 있지 않아 데이터의 일관성 결여변화하는 시장에 신속한
22페이지 | 2,000원 | 2011.03.09
4장 데이터의 종류와 입력을 위한 준비다변량 분석 원리와 실천SPSS와 같은 통계패키지를 이용하여 통계분석을 할 때, 가장 중요한 것은 수집된 데이터를 SPSS의 데이터로 적절히 입혁하는 것이다. 데이터의 종류에 대해 설명한다. 여기서는 각 설문의 문항 형태에 따라 SPSS에 데이터를 어떻게 입력하
12페이지 | 1,600원 | 2010.09.27
Green Data Center in Korea- Hostway -I. 개요II. 데이터센터의 변천과정과 당면 과제III. 그린데이터센터의 구성요소와 이점IV. 그린데이터센터의 솔루션V. 그린데이터센터 적용사례 (HOSTWAY IDC.)목차I. 개요이익중심경영에서 환경경영으로의 패러다임 변화IT 업계에서도 환경경영을 위해 에너지 절감을 위
47페이지 | 2,800원 | 2010.01.27
데이터전송방식여기서는 데이터를 전송할 때, 어떤 방식으로 전송하는지에 대해서 알아 보기로 한다. 데이터 전송 방식은 전송하는 데이터가 아날로그 데이터이냐 디지털 데이터이냐에 따라서 구분 지을 수도 있고, 전송하는 데이터를 변조를 하느냐 안 하느냐에 따라서 구분 지을 수도 있다. 가장
11페이지 | 800원 | 2009.08.24
메타데이터의 개념, 메타데이터와 식별기호, IMS & IEEE LOM, EELS, ANSI X3.285, RDF에 관한 분석Ⅰ. 서론Ⅱ. 메타데이터의 개념Ⅲ. 메타데이터와 식별기호1. URN2. PURL(Persistent URL)3. Handle 시스템4. DOI(Digital Object Identifier)Ⅳ. IMS & IEEE LOMⅤ. EELS1. EELS 메타데이타포맷1) 기본기술요소2) 주제기술3) Ei 분류체계4
15페이지 | 5,000원 | 2009.03.01
[데이터마이닝] 데이터마이닝의 처리과정, 데이터마이닝의 기술 활용, 데이터마이닝 활용 사례, 데이터마이닝의 한계점, 데이터마이닝의 주의사항에 관한 심층 분석
데이터마이닝의 처리과정, 데이터마이닝의 기술 활용, 데이터마이닝 활용 사례, 데이터마이닝의 한계점, 데이터마이닝의 주의사항에 관한 심층 분석Ⅰ. 서론Ⅱ. 데이터마이닝의 처리과정1. 문제 정의 단계2. 데이터베이스 구축 단계3. Data Mining 단계1) Sampling / Selection2) 데이터 정제 및 전처리(Data Cle
13페이지 | 5,000원 | 2009.02.25