1. 세그먼테이션(Segmentation) 다수의 변수를 가진 고객 데이터가 있다고 가정하고, 고객을 분류하는 가장 첫 번째 방법인 세그먼테이션을 수행한다고 가정했을 때 사용할 수 있는 기술은 다음과 같습니다. 주로 기계학습에서 사용되는 방법과 자주 겹칩니다. 클러스터링(Clustering)과 유사한 특성을 가진 고객을 그룹화하는 기술입니다. 클러스터링 알고리즘으로는 k-means, DBSCAN, Hierarchical Clustering 등이 있습니다. Dimensionality Reduction(Dimensionality Reduction)의 다차원 데이터를 2차원 또는 3차원으로 축소하여 시각화할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 알고리즘으로는 PCA(Principal Component Analysis), t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 등이 있습니다. 인과 추론(Causal Inference) 고객의 행동 패턴과 마케팅 활동 사이의 인과관계를 파악하기 위한 기술입니다. 인과 추론 알고리즘으로는 Propensity Score Matching, Regression Discontinuity Design 등이 있습니다. 데이터 마이닝(Data Mining) 대규모 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술입니다. 데이터 마이닝 알고리즘으로는 Decision Tree, Random Forest, Neural Network 등이 있습니다. 인공지능 기술(Artificial Intelligence) 인공지능 기술을 활용하여 고객의 행동 패턴을 예측하고 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 인공지능 알고리즘으로는 Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP(Natural Language Processing) 등이 있습니다. 위와 같은 기술을 활용하여 세그먼테이션을 수행하면 고객을 보다 정확하게 분류할 수 있고, 이를 기반으로 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터가 준비가 되면 파이썬이나 R을 통해서 분석을 시작하겠습니다. (필자는 Python을 사용한다) K-means 클러스터링 1. 세그먼테이션(Segmentation) 다수의 변수를 가진 고객 데이터가 있다고 가정하고, 고객을 분류하는 가장 첫 번째 방법인 세그먼테이션을 수행한다고 가정했을 때 사용할 수 있는 기술은 다음과 같습니다. 주로 기계학습에서 사용되는 방법과 자주 겹칩니다. 클러스터링(Clustering)과 유사한 특성을 가진 고객을 그룹화하는 기술입니다. 클러스터링 알고리즘으로는 k-means, DBSCAN, Hierarchical Clustering 등이 있습니다. Dimensionality Reduction(Dimensionality Reduction)의 다차원 데이터를 2차원 또는 3차원으로 축소하여 시각화할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 알고리즘으로는 PCA(Principal Component Analysis), t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 등이 있습니다. 인과 추론(Causal Inference) 고객의 행동 패턴과 마케팅 활동 사이의 인과관계를 파악하기 위한 기술입니다. 인과 추론 알고리즘으로는 Propensity Score Matching, Regression Discontinuity Design 등이 있습니다. 데이터 마이닝(Data Mining) 대규모 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술입니다. 데이터 마이닝 알고리즘으로는 Decision Tree, Random Forest, Neural Network 등이 있습니다. 인공지능 기술(Artificial Intelligence) 인공지능 기술을 활용하여 고객의 행동 패턴을 예측하고 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 인공지능 알고리즘으로는 Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP(Natural Language Processing) 등이 있습니다. 위와 같은 기술을 활용하여 세그먼테이션을 수행하면 고객을 보다 정확하게 분류할 수 있고, 이를 기반으로 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터가 준비가 되면 파이썬이나 R을 통해서 분석을 시작하겠습니다. (필자는 Python을 사용한다) K-means 클러스터링
K-means 클러스터링은 마케팅 분석에 사용되는 일반적인 클러스터링 기술입니다. 이 기술은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용됩니다. K-means 클러스터링은 데이터 포인트를 K개의 군집으로 나누는 것을 목표로 합니다. 알고리즘은 먼저 K개의 초기 중심점을 무작위로 선택한 다음 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당합니다. 다음으로, 각 클러스터의 중심점을 그 클러스터에 속하는 데이터 포인트의 평균값으로 갱신합니다. 이 과정은 중심점이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복됩니다. 마케팅 분석에서 K-means 클러스터링은 고객 세분화, 상품 분류, 마케팅 전략 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어 고객 데이터를 K-평균 군집화하여 각 군집의 특성을 파악하고 해당 군집에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 마케팅 분석에서 K-평균 군집화를 사용하는 예를 들어보겠습니다. 예를 들어 한 회사가 특정 제품의 고객에게 마케팅 전략을 개발하고자 할 때 K-평균 군집화를 활용해 고객을 세분화할 수 있습니다. 먼저 고객의 데이터를 수집하고 적절한 변수를 선택합니다. 이 예에서는 고객의 구매 금액과 방문 빈도를 이용하여 군집화를 수행합니다. K-means 클러스터링은 마케팅 분석에 사용되는 일반적인 클러스터링 기술입니다. 이 기술은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용됩니다. K-means 클러스터링은 데이터 포인트를 K개의 군집으로 나누는 것을 목표로 합니다. 알고리즘은 먼저 K개의 초기 중심점을 무작위로 선택한 다음 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당합니다. 다음으로, 각 클러스터의 중심점을 그 클러스터에 속하는 데이터 포인트의 평균값으로 갱신합니다. 이 과정은 중심점이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복됩니다. 마케팅 분석에서 K-means 클러스터링은 고객 세분화, 상품 분류, 마케팅 전략 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어 고객 데이터를 K-평균 군집화하여 각 군집의 특성을 파악하고 해당 군집에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 마케팅 분석에서 K-평균 군집화를 사용하는 예를 들어보겠습니다. 예를 들어 한 회사가 특정 제품의 고객에게 마케팅 전략을 개발하고자 할 때 K-평균 군집화를 활용해 고객을 세분화할 수 있습니다. 먼저 고객의 데이터를 수집하고 적절한 변수를 선택합니다. 이 예에서는 고객의 구매 금액과 방문 빈도를 이용하여 군집화를 수행합니다.
import pandas spdfrom sklearn.cluster import KMeans #데이터를 불러와 전처리합니다. df = pd.read_csv (‘customer_data.csv’) X = df[‘purchase_amount’, ‘visit_frequency’] values #KMeans 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행합니다. kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)# 각 고객이 속한 군집을 예측합니다. labels = kmeans.predict(X)# 군집별 고객 수를 출력합니다. print(pd. Series(labels). value_counts())# 군집별 평균 구매금액과 방문 빈도를 출력합니다. print(df.groupby(labels)。mean()) import pandas spdfrom sklearn.cluster import KMeans #데이터를 불러와 전처리합니다. df = pd.read_csv (‘customer_data.csv’) X = df[‘purchase_amount’, ‘visit_frequency’] values #KMeans 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행합니다. kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)# 각 고객이 속한 군집을 예측합니다. labels = kmeans.predict(X)# 군집별 고객 수를 출력합니다. print(pd. Series(labels). value_counts())# 군집별 평균 구매금액과 방문 빈도를 출력합니다. print(df.groupby(labels)。mean())
위의 코드에서는 먼저 고객 데이터를 불러와 전처리합니다. 이후 KMeans 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행합니다. 이 예에서는 군집의 수를 3으로 지정했습니다. 각 고객이 속한 군집을 예측하여 군집별 고객 수와 군집별 평균 구매 금액과 방문 빈도를 출력합니다. 위의 결과를 통해 3개의 군집으로 나뉜 고객들의 특성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 클러스터 1은 구매 금액이 낮지만 방문 빈도가 높은 고객으로 구성되어 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 해당 제품에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 최적의 클러스터 수를 찾는다(K=?) 위의 코드에서는 먼저 고객 데이터를 불러와 전처리합니다. 이후 KMeans 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행합니다. 이 예에서는 군집의 수를 3으로 지정했습니다. 각 고객이 속한 군집을 예측하여 군집별 고객 수와 군집별 평균 구매 금액과 방문 빈도를 출력합니다. 위의 결과를 통해 3개의 군집으로 나뉜 고객들의 특성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 클러스터 1은 구매 금액이 낮지만 방문 빈도가 높은 고객으로 구성되어 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 해당 제품에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 최적의 클러스터 수를 찾는다(K=?)
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최적의 클러스터 수를 찾으려면 WCSS라는 값이 필요합니다. WCSS(Within-Cluster Sum of Squares)는 K-means 클러스터링에서의 클러스터 중심과 그 클러스터에 속한 모든 데이터 포인트 간의 거리의 제곱합을 의미합니다. WCSS는 클러스터 내 데이터가 서로 가까이 붙어 있는 정도를 나타내며 클러스터 내 분산(variance)을 나타냅니다. 따라서 WCSS는 클러스터링 알고리즘에서 성능을 평가하고 최적의 클러스터 수를 찾기 위한 기준으로 많이 사용됩니다. K-means 클러스터링에서는 WCSS를 최소화하는 방향으로 클러스터링을 수행합니다. 최적의 클러스터 수를 결정하기 위해서는 WCSS 값이 클러스터 수에 대해 감소하는 지점이 나타나는 지점을 찾는 것이 중요합니다. 이를 위해 “Elbow Method”를 사용하는데, 이는 WCSS가 급격히 감소하는 지점을 찾아 최적의 클러스터 수를 결정하는 방법입니다. 위 사진에서는 4에서 가장 크게 감소하므로 K=4로 진행해주세요. (검증을 위해 hierarchical Clustering도 사용) 최적의 클러스터 수를 찾으려면 WCSS라는 값이 필요합니다. WCSS(Within-Cluster Sum of Squares)는 K-means 클러스터링에서의 클러스터 중심과 그 클러스터에 속한 모든 데이터 포인트 간의 거리의 제곱합을 의미합니다. WCSS는 클러스터 내 데이터가 서로 가까이 붙어 있는 정도를 나타내며 클러스터 내 분산(variance)을 나타냅니다. 따라서 WCSS는 클러스터링 알고리즘에서 성능을 평가하고 최적의 클러스터 수를 찾기 위한 기준으로 많이 사용됩니다. K-means 클러스터링에서는 WCSS를 최소화하는 방향으로 클러스터링을 수행합니다. 최적의 클러스터 수를 결정하기 위해서는 WCSS 값이 클러스터 수에 대해 감소하는 지점이 나타나는 지점을 찾는 것이 중요합니다. 이를 위해 “Elbow Method”를 사용하는데, 이는 WCSS가 급격히 감소하는 지점을 찾아 최적의 클러스터 수를 결정하는 방법입니다. 위 사진에서는 4에서 가장 크게 감소하므로 K=4로 진행해주세요. (검증을 위해 hierarchical Clustering도 사용)
K=4로 진행한 후 이렇게 고객 세그먼트가 4개로 나뉘게 되었고, 특성에 따라 고객층을 4개로 분류하였습니다. K=4로 진행한 후 이렇게 고객 세그먼트가 4개로 나뉘게 되었고, 특성에 따라 고객층을 4개로 분류하였습니다.
시각화를 위해 scatter plot으로 표현했는데, 그다지 명확하지 않네요. 이를 보다 명확하게 분류하기 위해서는 PCA 기법이 필요합니다. K-means Clustering based on PCA는 ‘Principal Component Analysis’의 약자로 다차원 데이터를 저차원 공간으로 축소하는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대한으로 유지하면서 주요 정보를 추출할 수 있습니다. PCA는 고차원 데이터에서 사용되는 주성분 분석 기술로 변수 간 상관관계를 고려해 데이터를 변환합니다. 이러한 변환을 통해 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하고 주요 정보를 추출합니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대한 저장하면서 중요한 변수를 강조하고 잡음이나 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. Customer Analytics에서 PCA는 주로 고객 데이터 분석에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력을 기반으로 작성된 매출 데이터는 고객마다 다양한 변수를 가지고 있습니다. 이들 변수 중 상호 연관성이 높은 변수를 식별하고 이를 적절히 축소해 고객의 행동 패턴을 파악하는 데 활용됩니다. 또한 PCA를 이용해 서로 다른 변수를 가진 데이터를 비교하는 데도 사용됩니다. 예를 들어 고객의 구매 패턴, 구매 경로, 구매 금액 등 서로 다른 변수를 PCA를 이용해 하나의 지표로 만들어 고객을 클러스터링하고 이를 기반으로 고객 그룹을 파악해 특성을 파악할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 고객에 대한 인사이트를 도출하고 이를 기반으로 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. Python의 scikit-learn 라이브러리를 이용하여 PCA를 사용하는 간단한 예를 보여드리겠습니다. 예시 데이터로는 유명한 iris 데이터 세트를 사용합니다. 시각화를 위해 scatter plot으로 표현했는데, 그다지 명확하지 않네요. 이를 보다 명확하게 분류하기 위해서는 PCA 기법이 필요합니다. K-means Clustering based on PCA는 ‘Principal Component Analysis’의 약자로 다차원 데이터를 저차원 공간으로 축소하는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대한으로 유지하면서 주요 정보를 추출할 수 있습니다. PCA는 고차원 데이터에서 사용되는 주성분 분석 기술로 변수 간 상관관계를 고려해 데이터를 변환합니다. 이러한 변환을 통해 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하고 주요 정보를 추출합니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대한 저장하면서 중요한 변수를 강조하고 잡음이나 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. Customer Analytics에서 PCA는 주로 고객 데이터 분석에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력을 기반으로 작성된 매출 데이터는 고객마다 다양한 변수를 가지고 있습니다. 이들 변수 중 상호 연관성이 높은 변수를 식별하고 이를 적절히 축소해 고객의 행동 패턴을 파악하는 데 활용됩니다. 또한 PCA를 이용해 서로 다른 변수를 가진 데이터를 비교하는 데도 사용됩니다. 예를 들어 고객의 구매 패턴, 구매 경로, 구매 금액 등 서로 다른 변수를 PCA를 이용해 하나의 지표로 만들어 고객을 클러스터링하고 이를 기반으로 고객 그룹을 파악해 특성을 파악할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 고객에 대한 인사이트를 도출하고 이를 기반으로 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. Python의 scikit-learn 라이브러리를 이용하여 PCA를 사용하는 간단한 예를 보여드리겠습니다. 예시 데이터로는 유명한 iris 데이터 세트를 사용합니다.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.prepprocessing import StandardScaler from sklearn.decomp position import PCA# 데이터 불러오기iris = load_iris()X = isiris.target# 데이터 스케일링scaler = StandardScaler()X_scaler= Scaler を実行します。fit_transform(X)# PCA 모델 생성pca = PCA(n_components=2)X_pca = pca。fit_transform(X_scale)# 결과 출력 print(“원본 데이터 shape:”, X.shape) print(“PCA 적용 후 데이터 shape:”, X_pca”) です。形にします) from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.prepprocessing import StandardScaler from sklearn.decomp position import PCA# 데이터 불러오기iris = load_iris()X = isiris.target# 데이터 스케일링scaler = StandardScaler()X_scaler= Scaler を実行します。fit_transform(X)# PCA 모델 생성pca = PCA(n_components=2)X_pca = pca。fit_transform(X_scale)# 결과 출력 print(“원본 데이터 shape:”, X.shape) print(“PCA 적용 후 데이터 shape:”, X_pca”) です。形にします)
상기 코드에서는 Standard Scaler를 이용하여 데이터를 표준화한 후 PCA 모델을 작성하였습니다. n_components 인자를 이용하여 PCA를 통해 생성된 새로운 차원의 수를 지정할 수 있습니다. 이 예에서는 2차원으로 축소했습니다. 결과를 출력해 보면 원본 데이터가 (150,4)의 shape를 가지고 있었던 반면 PCA를 적용한 후에는 (150,2)의 shape를 가지고 있었던 것을 확인할 수 있습니다. 이렇게 PCA를 이용해 데이터 차원을 축소하면 데이터 시각화와 분석에 큰 도움이 됩니다. ## PCA 처리한 데이터 예제 코드에서는 Standard Scaler를 이용하여 데이터를 표준화한 후 PCA 모델을 만들었습니다. n_components 인자를 이용하여 PCA를 통해 생성된 새로운 차원의 수를 지정할 수 있습니다. 이 예에서는 2차원으로 축소했습니다. 결과를 출력해 보면 원본 데이터가 (150,4)의 shape를 가지고 있었던 반면 PCA를 적용한 후에는 (150,2)의 shape를 가지고 있었던 것을 확인할 수 있습니다. 이렇게 PCA를 이용해 데이터 차원을 축소하면 데이터 시각화와 분석에 큰 도움이 됩니다. ## PCA 처리한 데이터 예
파이썬이 서투른데.. 간단하게 클러스터링을 구현하는 방법은 없을까? = Tableau 사용하는 Tableau에서도 클러스터링 기능을 지원합니다. https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/clustering.htm 파이썬이 서투르지만.. 간단하게 클러스터링을 구현하는 방법은 없을까? = Tableau 사용하는 Tableau에서도 클러스터링 기능을 지원합니다. https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ko-kr/clustering.htm
데이터에서 클러스터 검색 클러스터 분석에서는 뷰의 마크를 클러스터로 분할합니다. 이 경우 각 클러스터 내의 마크는 다른 클래스의 마크에 비해 유사성이 훨씬 높습니다. help.tableau.com 데이터에서 클러스터 검색 클러스터 분석에서는 뷰의 마크를 클러스터로 분할합니다. 이 경우 각 클러스터 내의 마크는 다른 클래스의 마크에 비해 유사성이 훨씬 높습니다. help.tableau.com
Tableau에서 클러스터링을 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 Tableau의 공식 문서를 참조하세요. PCA와 K-means 클러스터링을 합치는 PCA와 K-means 클러스터링을 합치는 것은 고객 데이터 분석에서 매우 유용합니다. 이는 데이터 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링이 각각 가진 장점을 결합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. 우선 PCA는 다차원 데이터의 차원을 축소하는 기술로 데이터 분석에 있어 매우 유용합니다. 다차원 데이터에서 중요한 변수를 선택하고 데이터를 차원 축소하는 것은 데이터의 복잡성을 줄이고 분석이 더 쉬워지기 때문입니다. 이렇게 작아진 차원에서 K-means 클러스터링을 적용하면 더 적은 차원에서 클러스터링을 수행하기 때문에 분석이 더 쉬워지고 더 의미 있는 클러스터를 식별할 수 있습니다. 또, PCA를 사용해 차원 축소를 실시하면, 데이터의 정보가 손실되는 경우가 있습니다. 하지만 K-means 클러스터링은 각 클러스터의 중심을 기반으로 클러스터를 구성하므로 PCA에서 잃어버린 정보를 보완할 수 있습니다. 이러한 이유로 PCA와 K-means 클러스터링을 함께 사용하면 고객 데이터를 더 효과적으로 분석하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 고객 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링을 사용하는 간단한 예 고객 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링을 사용하는 간단한 예를 들어보겠습니다. 예를 들어, 한 회사가 고객 만족도 조사를 실시하여 고객이 제품의 가격, 품질, 디자인, 기능 등을 어떻게 평가했는지에 대한 데이터를 수집했다고 합시다. 이 데이터는 다양한 특성을 가지고 있으며, 각 특성은 서로 상관관계가 있을 수 있습니다. 1) PCA에서 차원 축소가 데이터를 분석하기 위해 PCA를 사용하여 차원을 축소할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 특성을 소수의 주요 요인으로 줄일 수 있습니다. 예를 들어 고객 만족도 조사 데이터에서 ‘가격’, ‘품질’, ‘디자인’, ‘기능’을 측정하는 4가지 변수가 있다면 PCA를 사용하여 이를 2가지 요인으로 축소*(참고 1)할 수 있습니다. Tableau에서 클러스터링을 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 Tableau의 공식 문서를 참조하세요. PCA와 K-means 클러스터링을 합치는 PCA와 K-means 클러스터링을 합치는 것은 고객 데이터 분석에서 매우 유용합니다. 이는 데이터 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링이 각각 가진 장점을 결합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. 우선 PCA는 다차원 데이터의 차원을 축소하는 기술로 데이터 분석에 있어 매우 유용합니다. 다차원 데이터에서 중요한 변수를 선택하고 데이터를 차원 축소하는 것은 데이터의 복잡성을 줄이고 분석이 더 쉬워지기 때문입니다. 이렇게 작아진 차원에서 K-means 클러스터링을 적용하면 더 적은 차원에서 클러스터링을 수행하기 때문에 분석이 더 쉬워지고 더 의미 있는 클러스터를 식별할 수 있습니다. 또, PCA를 사용해 차원 축소를 실시하면, 데이터의 정보가 손실되는 경우가 있습니다. 하지만 K-means 클러스터링은 각 클러스터의 중심을 기반으로 클러스터를 구성하므로 PCA에서 잃어버린 정보를 보완할 수 있습니다. 이러한 이유로 PCA와 K-means 클러스터링을 함께 사용하면 고객 데이터를 더 효과적으로 분석하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 고객 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링을 사용하는 간단한 예 고객 분석에서 PCA와 K-means 클러스터링을 사용하는 간단한 예를 들어보겠습니다. 예를 들어, 한 회사가 고객 만족도 조사를 실시하여 고객이 제품의 가격, 품질, 디자인, 기능 등을 어떻게 평가했는지에 대한 데이터를 수집했다고 합시다. 이 데이터는 다양한 특성을 가지고 있으며, 각 특성은 서로 상관관계가 있을 수 있습니다. 1) PCA에서 차원 축소가 데이터를 분석하기 위해 PCA를 사용하여 차원을 축소할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 특성을 소수의 주요 요인으로 줄일 수 있습니다. 예를 들어 고객 만족도 조사 데이터에서 ‘가격’, ‘품질’, ‘디자인’, ‘기능’을 측정하는 4가지 변수가 있다면 PCA를 사용하여 이를 2가지 요인으로 축소*(참고 1)할 수 있습니다.
. 여기서, 핑크색의 표시가 되어 있는 사선축이, 원래 데이터의 분산을 최대한으로 보존하는(=데이터가 가장 많이 산란하고 있는) 새로운 기저입니다. PCA의 목적은 이러한 축을 찾는 데 있습니다. (출처). 여기서, 핑크색의 표시가 되어 있는 사선축이, 원래 데이터의 분산을 최대한으로 보존하는(=데이터가 가장 많이 산란하고 있는) 새로운 기저입니다. PCA의 목적은 이러한 축을 찾는 데 있습니다. (출처)
* (참고1) PCA는 다차원 데이터를 더 적은 수의 차원으로 축소하는 방법 중 하나입니다. 이때 PCA는 고윳값 분해를 이용해 데이터의 분산을 최대로 저장하는 방향으로 축을 선택합니다. 이렇게 선택된 축을 주성분(principal component)이라고 부릅니다. 예를 들어 ‘가격’, ‘품질’, ‘디자인’, ‘기능’을 측정하는 네 가지 변수가 있다면 PCA를 사용해 이를 두 가지 요인으로 축소하려면 데이터를 2차원 평면상에 나타내는 것으로 생각됩니다. 이때 2차원 평면상의 축은 두 개의 주성분으로 이루어져 있습니다. 첫 번째 주성분은 가장 많은 분산을 가진 방향을 따르고, 두 번째 주성분은 첫 번째 주성분과 직각인 방향 중 가장 많은 분산을 가진 방향을 따릅니다. PCA를 사용하여 4개의 변수를 2개의 요인으로 축소하면 앞으로 각 고객은 2개의 값을 갖게 됩니다. 이 값은 각각 두 개의 주성분으로 이루어진 고객의 위치를 나타내며, 이를 통해 고객 간의 유사성을 계산하고 클러스터링할 수 있습니다. PCA를 사용해 데이터를 축소하면 원래 데이터의 차원이 줄어들고 분석이 간소화되는 이점이 있습니다. 또한 주성분은 원래 변수의 선형 결합으로 구성되어 있기 때문에 이를 해석하여 변수 간의 관계를 파악하는 것도 가능합니다 2) K-means에서 고객을 그룹화하는 PCA를 적용한 후 K-means 클러스터링을 사용하여 고객을 클러스터로 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 유사한 특성을 공유하는 고객을 그룹화하고 각 클러스터에 대한 특성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 클러스터 1은 ‘가격’에 대해 민감한 고객 그룹이고, 클러스터 2는 ‘기능’에 대해 중요한 고객 그룹일 수 있습니다. 3)결과를 바탕으로 클러스터별 마케팅 전략 수립, 이러한 분석 결과를 바탕으로 회사는 특정 클러스터 고객을 대상으로 특별한 마케팅 전략을 수립하거나 제품 개선 방향을 결정하는 등의 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 만족도를 높이고 회사의 이익을 증대시킬 수 있습니다. Summary * (참고1) PCA는 다차원 데이터를 보다 적은 수의 차원으로 축소하는 방법 중 하나입니다. 이때 PCA는 고윳값 분해를 이용해 데이터의 분산을 최대로 저장하는 방향으로 축을 선택합니다. 이렇게 선택된 축을 주성분(principal component)이라고 부릅니다. 예를 들어 ‘가격’, ‘품질’, ‘디자인’, ‘기능’을 측정하는 네 가지 변수가 있다면 PCA를 사용해 이를 두 가지 요인으로 축소하려면 데이터를 2차원 평면상에 나타내는 것으로 생각됩니다. 이때 2차원 평면상의 축은 두 개의 주성분으로 이루어져 있습니다. 첫 번째 주성분은 가장 많은 분산을 가진 방향을 따르고, 두 번째 주성분은 첫 번째 주성분과 직각인 방향 중 가장 많은 분산을 가진 방향을 따릅니다. PCA를 사용하여 4개의 변수를 2개의 요인으로 축소하면 앞으로 각 고객은 2개의 값을 갖게 됩니다. 이 값은 각각 두 개의 주성분으로 이루어진 고객의 위치를 나타내며, 이를 통해 고객 간의 유사성을 계산하고 클러스터링할 수 있습니다. PCA를 사용해 데이터를 축소하면 원래 데이터의 차원이 줄어들고 분석이 간소화되는 이점이 있습니다. 또한 주성분은 원래 변수의 선형 결합으로 구성되어 있기 때문에 이를 해석하여 변수 간의 관계를 파악하는 것도 가능합니다 2) K-means에서 고객을 그룹화하는 PCA를 적용한 후 K-means 클러스터링을 사용하여 고객을 클러스터로 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 유사한 특성을 공유하는 고객을 그룹화하고 각 클러스터에 대한 특성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 클러스터 1은 ‘가격’에 대해 민감한 고객 그룹이고, 클러스터 2는 ‘기능’에 대해 중요한 고객 그룹일 수 있습니다. 3)결과를 바탕으로 클러스터별 마케팅 전략 수립, 이러한 분석 결과를 바탕으로 회사는 특정 클러스터 고객을 대상으로 특별한 마케팅 전략을 수립하거나 제품 개선 방향을 결정하는 등의 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 만족도를 높이고 회사의 이익을 증대시킬 수 있습니다. Summary
데이터 세그먼테이션은 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 분할하는 작업입니다. 이 작업은 데이터 마이닝, 기계 학습, 비즈니스 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 표준화(standardization)는 변수 간 스케일 차이를 제거하고 모든 변수가 동등한 가중치를 갖도록 데이터를 변환하는 작업입니다. 이를 통해 각 변수가 동등한 중요성을 가지며 모델링을 수행할 때 모든 변수가 올바르게 반영될 수 있습니다. PCA(Principal Component Analysis)는 다차원 데이터를 간소화하고 데이터의 분산을 극대화하는 새로운 축으로 데이터를 변환하는 기술입니다. 그러면 소스 데이터 세트를 쉽게 만들면서 중요한 정보를 저장할 수 있습니다. K-means PCA는 K-means 알고리즘을 적용하기 전에 PCA를 사용하여 차원을 축소하는 방법입니다. K-means 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. PCA를 통해 차원을 축소하면 데이터가 더 쉬워지고 클러스터링 알고리즘이 더 정확하게 작동할 수 있습니다. 따라서 데이터 세그먼테이션을 위해서는 먼저 데이터를 표준화한 후 PCA를 사용하여 차원을 축소하고 K-means PCA를 사용하여 클러스터링 알고리즘을 적용해야 합니다. 데이터 세그먼테이션은 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 분할하는 작업입니다. 이 작업은 데이터 마이닝, 기계 학습, 비즈니스 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 표준화(standardization)는 변수 간 스케일 차이를 제거하고 모든 변수가 동등한 가중치를 갖도록 데이터를 변환하는 작업입니다. 이를 통해 각 변수가 동등한 중요성을 가지며 모델링을 수행할 때 모든 변수가 올바르게 반영될 수 있습니다. PCA(Principal Component Analysis)는 다차원 데이터를 간소화하고 데이터의 분산을 극대화하는 새로운 축으로 데이터를 변환하는 기술입니다. 그러면 소스 데이터 세트를 쉽게 만들면서 중요한 정보를 저장할 수 있습니다. K-means PCA는 K-means 알고리즘을 적용하기 전에 PCA를 사용하여 차원을 축소하는 방법입니다. K-means 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. PCA를 통해 차원을 축소하면 데이터가 더 쉬워지고 클러스터링 알고리즘이 더 정확하게 작동할 수 있습니다. 따라서 데이터 세그먼테이션을 위해서는 먼저 데이터를 표준화한 후 PCA를 사용하여 차원을 축소하고 K-means PCA를 사용하여 클러스터링 알고리즘을 적용해야 합니다.
다음 포스팅에서는 2, 3 타겟팅과 포지셔닝에 대해 알아보겠습니다. 마지막으로 딥러닝을 이용해서 예측하는 방법까지 알아보겠습니다. 다음 포스팅에서는 2, 3 타겟팅과 포지셔닝에 대해 알아보겠습니다. 마지막으로 딥러닝을 이용해서 예측하는 방법까지 알아보겠습니다.