[마케팅] [마케팅 고객관리] 군집화

군집화 여기서 다룰 내용 레코드(데이터)간의 거리라는 개념. 군집화의 몇 가지 응용 K-means 군집화 알고리즘 분할 군집화 알고리즘 응집 군집화 알고리즘 자기연상지도 군집화를 위한 자료준비 SAS 프로그램을 통한 군집화 모델, 선형 & 다중 회귀, 회귀를 사용할 때의 위험성, 로지스틱 회귀 목표 직접 데이터 마이닝과 간접 데이터 마이닝을 비교한다. K-means 알고리즘을 설명한다. SAS Enterprise Miner를 사용하여 군집들을 만든다. 군집들을 평가한다. 군집화는 간접적이다. 군집화에는 타겟 변수가 없다. 군집화는 유사한 것들끼리의 집합을 찾는다. 군집화는 우리에게 많은 것들을 도와 줄 수가 있다. 대량의 데이터들을 이해할 수 있다. 고객 세그먼트를 찾을 수 있다. 전형적인 소수의 데이터를 찾음으로써 데이터 수를 줄일 수 있다. 커다란 데이터 셋을 작은 동질(同質)의 조각들로 나눌 수 있다. 군집을 이해하기 위해서는 인지(人智)가 필요하다 별들의 군집 Hertzprung-Russell 다이어그램 : 온도와 광도에 따라 별들의 군을 나눈다. Hertzprung와 Russell은 별들을 세개의 군집으로 나누었다. 80%의 별들이 광도와 온도에 따라 주계열로 넓게 퍼져있고 별들의 나이에 질량에 따라 적객거성, 백색왜성으로 변하는 별들의 생명순환을 볼 수 있다. 광도 분광형 절대적 크기 백색왜성 적색거성 주계열 사람들의 군집 유사한 행동을 가진 사람들의 군집이 마켓 세그먼트이다. 제품들의 군집 같이 팔리는 제품들의 군집을 통해 제품 추천 시스템의 기초를 만들 수 있다. 마케팅의 방향을 제시하는데 사용되어지는 군집 고소득, 아이들, 가용예금,… 가용예금 대변잔고 나이 결혼상황 아이의 수 수입 군집화가 어떻게 은행에서 부동산 담보 대출에 대한 마케팅을 향상시킬 수 있는지 보여주는 예 몸에 더 잘 맞는 군복 찾는 군집화 …
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