BIGDATA 빅데이터 정의 및 빅데이터 국내와 해외 활용사례분석과 빅데이터 한계점분석과 영향력분석
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BIGDATA 빅데이터 정의 및 빅데이터 국내와 해외 활용사례분석과 빅데이터 한계점분석과 영향력분석 보고서입니다.
본 자료는 서울 안암동 K대학교 수업 기말과제로 제출하여 A+를 받았던 리포트입니다
한학기동안 7명의 조원들이 많은 브레인스토밍을통해 열과성의를다해 만들었습니다.
인터넷으로 검색한자료가 아니라 도서관에서 관련교재들을보며 직접 작성한 레포트라 여기서 판매되는다른 자료랑 중복되는내용이 전혀없는 레포트입니다
그래서 실질적으로 참고할만한 부분이 많을거라 생각합니다^-^
- 목차
-
<1> 빅데이터 개념
1. 빅데이터란 무엇인가?
2. 빅데이터의 특징
<2> 빅데이터 기술분석
<3> 빅데이터 분석 기법
1. 텍스트 마이닝
2. 오피니언 마이닝
3. 소셜 네트워크 분석
4. 군집 분석
<4> 빅데이터 분석 인프라
1. 하둡(Hadoop)
2. 오픈소스 프로젝트 R
3. NoSQL
<5> 빅데이터가 이전 기술과 다른 점
<6> 해외 빅데이터 활용사례
1. ZARA
2. 월마트
3. 아마존닷컴, 구글&페이스북
<7> 국내 빅데이터 활용 사례
1. 대한민국 제19대 총선
2. CU
3. 쿠팡
<8> 빅데이터가 경영을 어떻게 바꾸는가?
1. 생산성 향상
2. 의사결정의 과학화와 자동화
3. 다양한 가치창출 원천을 제공
<9> 빅데이터의 한계점
- 본문내용
-
3. 쿠팡
소셜커머스 쿠팡은 올해 처음 시도한 빅데이터 분석으로 재미를 톡톡히 봤다. 지난해만 해도 여행•문화 상품은 구매이력이 있는 사람에게 집중적으로 이메일을 보내 재구매를 유도해왔다. 올해는 구매이력에 웹페이지 내에서 여행•문화 상품에 대한 조회, 클릭, 이동 경로와 같은 웹로그 이력, 소셜네트워크서비스(SNS)의 관심 정보 등을 추가해 관심 고객군을 재분류했다. 그결과 구매이력 기반의 추천상품을 제공했을 때와 비교해 약 1.5~2배 가까운 메시지 반응을 보였다. 구매전환율 역시 구매이력이 있는 사람들보다 약 10~20% 더 높았다.
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