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1. 분석모형 융합 분석 성능을 향상하기 위해 구축된 여러 모형을 결합, 융합한다. (1) 앙상블 학습 주어진 자료를 이용하여 여러 가지 분석 예측모형들을 만들고 해당 예측모형들을 결합하여 최종적인 하나의 예측모형을 만드는 방법이다. ① 장점 : 치우침이 있는 여러 모형의 평균을 취할시 균형적인 결과(평균)을 얻는다. 또한 여러 모형의 분석 결과를 결합하면 변동성 및 과적합의 여지가 줄어든다. ② 종류 : 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트 등이 있다. (2) 결합분석 모형 결합분석 모형은 두 종류 이상의 결과변수를 동시에 분석할 수 있는 방법으로 결과 변수 간의 유의성, 관련성을 설명할 수 있다. 2. 최종모형 선정 최종모형을 선정하기 위해 분석모형 평가지표들을 활용, 구축된 부문별 여러 모형을 비교하여 선..

1. 다변량분석(Multivariate Analysis) 다변량분석은 조사 중인 각 개인 혹은 대상물에 대한 다수의 측정치를 동시에 분석하는 모든 통계적 방법이라 볼 수 있다. 따라서 많은 다변량분석 기법은 일변량분석과 이변량분석의 확장형태라 할 수 있다. - 통계적으로는 종속변수의 관계성을 고려해서 여러 개의 단변량분석을 동시에 수행하는 것을 의미한다. (1) 용어 ① 종속 기법(Dependence Methods) : 변수들을 종속변수와 독립변수로 구분하여 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향력을 분석하는 기법이다. ② 상호의존적 기법(Interdependence Methods) : 분석할 변수들을 종속변수와 독립변수로 구분하지 않고 전체를 대상으로 하는 분석이다. ③ 명목 척도(Nominal Scale..

1. 군집분석 비지도학습의 일종으로 주어진 각 개체들의 유사성을 분석해서 높은 대상끼리 일반화된 그룹으로 분류하는 기법이다. 규칙 내지 결과 없이 주어진 데이터들을 가장 잘 설명하는 그룹 또는 클러스터를 찾을 수 있는 방법으로 복잡하고 다양한 대상들을 이해하기 쉽게 구분한다. 군집분석 이상치에 민감하여 신뢰성과 타당성 검증이 어려우나 사전 정보 없이 특정 패턴, 속성을 파악하기 위한 효과적인 그룹 분류 기법으로 통용된다. 유통, 서비스 등 업종 분야에서 VIP 핵심 고객들을 군집화하거나 마케팅 조사에서 실제 앱 이용자들을 더 잘 이해하기 위해 이용자 정보와 이용 패턴 데이터를 수집하여 고객 세그멘테이션을 군집 분석 알고리즘을 통해 진행할 수 있다. 유사한 성향을 보이는 프랜차이즈 매장끼리 군집화하여 차별..