데이터마이닝 회귀분석 - 통신사 고객 이탈 예측 모형

고객의 요구에 능동적으로 대응하기 위하여 기업이 보유한 여러 데이터들을 가치 있는 정보로 변화하여 경영진이 합리적이고, 과학적으로 판단하여, 의사결정을 할 수 있게끔 도와주는 역할을 한다. 하지만 BI에 대한 업무적, 기술적 요건, 구현방법, 주요 솔루션 모델 등에 관해서는 체계적으로 정립되어 있지 못하고 있는 것이 현실이다. 일반제조 유통업에서는 매출분석, 수익성분석 등과 같은 업무에 활용되기도 하고, 금융기관에서는 고객관리 분

고객관계관리인 에 대한 설명으로 가장 타당성이 없 CRM는 것은?① 기존고객에 대한 데이터베이스를 분석 활용하여 잠재고 객을 개발하는 용도에 활용하고 있다.② 현재나 미래의 고객 이탈을 최소화하기 위해 자사의 현재고객 전체를 대상으로 조사를 실시한다.③ 자사와 거래관계가 있는 개별고객의 요구에 대응하는 고객맞춤형 전략을 지향한다.④ 데이터베이스를 분석 활용하여 기존고객에게 교차판매 ,업셀링 함으로써 수익성을 증진시

데이터마이닝 기법 적용 시 제기되는 몇 가지 공통된 의문점첫째, 수많은 가망고객 목록 중 어느 고객이 반응할 가능성이 가장 높은가?－ 인구통계학 데이터 및 기타 데이터들을 이용하여 기존의 최고 우량고객들과 가장 일치하는 개인들을 파악하기 위해서 다양한 분류기법들(로지스틱 회귀분석, 분류나무 또는 다른 기법들)을 사용할 수 있다. 또는 이와 유사하게 개별 가망고객들이 얼마나 많이 소비할 것인가를 미리 추정하는 예측모형을 사용할

고객에게 집중적으로 홍보함으로써, 아주 적은 비용으로 큰 매출증가를 이룩할 수 있었다고, 결국 경쟁업체들을 제압하는데 성공한다.데이터마이닝은 거대하고 복잡한 자료(Data)의 분석을 통한 새로운 지식을 창출하는 과정(Knowledge Discovery in Database, KDD)을 수행하기 위한 핵심적인 과정중의 하나인 관찰된 자료로부터 의미 있는 패턴이나 모형을 추출하는 과정 이라 정의할 수 있다. 데이터마이닝을 이해하기 위하여 자료를 바탕으로 한 새로운 지식을

예측력이 우수하다. 2) 신경망 모형의 약점모든 입력과 출력이 0과 1사이로 조작 되어야 한다. 또한 분류나 예측 결과만 제공할 뿐, 결과에 대한 이유를 설명하지 못한다. 따라서 대출심사의 기준이나 이탈고객의 특성파악등과 같은 결과에 근거가 요구되는 영역에는 적합하지 않다.- 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)이란 일반적으로 두 변수 이상의 독립변수(영향변수, 원인변수)들이 종속변수(결과변수)에 어