데이터마이닝을 이용한 컴퓨터 수리회사의 고객분석
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작성일 23-01-31 16:06
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기업활동시 발생하는 무수한 대용량의 자료(data)를 탐색적으로 analysis(분석) 하여 기업의 과학적인 의사결정을 돕는 의미있는 정보를 추출하고자 하는 데이터 마이닝이 최근 우리사회에서도 그 중요성을 더해 가고 있다
[2] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경 (1999), “SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터 마이닝 - 기능과 사용법 -”, 自由아카데미
데이터마이닝을 이용한 컴퓨터 수리회사의 고객분석
⑫ 노트북이외 수리건수
순서
⑪ 노트북수리건수
설명
이에 컴퓨터 수리 전문회사의 일상적인 데이터를 활용하여 이 기업의 우수고객의 특성(特性)을 선별하고, 고객의 방문회수에 influence(영향)을 미치는 모형을 찾아내어 기업의 의사결정을 돕고자 하는데 그 목적을 두었다. ⑥ 수리불가/취소건수
① 의뢰처는 각 의뢰인을 나타내는 식별변수이고, ② 사용처는 수리의뢰 컴퓨터의 소유주가 개인일 경우 0, 업체인 경우 1로 코딩하여 얻은 변수이다. ③ 방문회수는 동일 고객이 지난 1년동안 이 회사를 방문한 수, 즉 수리 의뢰를 한 수를 나타내며, ④ 총수리건수는 고객당 전체 수리건수 (유상, 무상수리포함)의 합을 나타내는 것이다.
⑮ 무상서비스건수
2. 원데이터 introduce 및 수집절차
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원데이터를 analysis(분석) 가능한 데이터로 변환시키기 위해서 Sas Database 질의어인 SQL을 사용하였고, analysis(분석) 을 위해서는 데이터마이닝 analysis(분석) Tool중 Sas사의 Enterprise Miner를 사용하였다.
최초 데이터는 접수일, 접수번호, 상호, 성명, 연락처, 제품명, 제조번호, 증상, 수리결과, 담당자, 수리비, 출고일 등의 거래내역을 포함하였으며 SAS SQL을 사용하여 재구성한 자료(data)에 포함된 변수는 다음과 같다. 원자료(data)는 컴퓨터 수리를 의뢰한 고객의 성명과 연락처, 컴퓨터 고장내역 및 수리결과와 수리비 등을 기재한 일람출급문서로써 엑셀파일로 정리(整理) 된 자료(data)였다.
⑭ 무상서비스율
③ 방문회수
데이터마이닝 SAS ENTERPRISE MINER
② 사용처
데이터마이닝 SAS ENTERPRISE MINER / [1] 강현철, 한상태, 최종후, 김은석, 김미경 (1999), “SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터 마이닝 - 방법론 및 활용 -”, 自由아카데미
최초 제공받은 2,700여건의 원데이터는 analysis(분석) 에 적합하지 않은, 매일 발생하는 무작위적인 데이터의 형태였다.
④ 총수리건수
(데이터마이닝)
또한 마케팅에서의 20:80법칙, 즉 ‘20%의 우수고객이 기업매출액의 80%이상을 차지한다’라는 새로운 관념의 발견은 고객확보에 있어서도 고객의 수보다는 기업 매출액을 지속적으로 증가시켜 줄 수 있는 양질의 우수 고객확보가 더욱 중요하다는 사실을 주지시킴으로써 과거와는 다른 기업의 경영마인드를 정착시키기에 이르렀다.
⑬ 유상수리건수
2. 원데이터 introduce 및 수집절차
1. 목 적
이에 우리는 데이터 마이닝 방법론을 활용하여 실제 기업활동시 발생하는 무작위적인 데이터 내에서 기업의 의사결정에 도움이 되는 정보를 추출하고자 하였다. 기업활동시 발생하는 무작위적인 데이터를 근간으로 하여 기업이 과학적인 의사결정을 돕는 것을 그 목적으로 하는 데이터마이닝이 최근 두각을 나타내는 것도 이러한 이유 때문일 것이다. 따라서 SAS에서 제공되는 데이터베이스 질의어인 SAS SQL을 사용하여 analysis(분석) 이 가능한 변수를 포함하는 데이터셋을 새롭게 구성하였다.
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⑤ 수리율
⑨ 고객집단
[3] 최종후, 강현희 (1999), “SAS DATA Step - DATA Step 과 PROC SQL -”, 自由아카데미
3. analysis(분석) 을 위한 데이터 구성
다.
5. conclusion 및 대안제시
급변하는 기업環境(환경)속에서 기업들은 시장 점유율을 확대하고, 생존 가능성을 높이기 위해 끊임없는 고객 확보 책략을 구사하고 있다 하지만, 탈 획일적이고 세분화되어 가는 현재의 고객시장에서 과거와 같은 매스마케팅의 비효율성은 확연히 증명되고 있고 우리의 기업環境(환경)에서도 이제는 과학적인 방법론에 입각한 기업의사결정의(定義) 중요성을 깨닫자는 자성의 소리가 높아지고 있는 실정이다.
4. SAS ENTERPRISE MINER를 사용한 데이터 analysis(분석)
3. analysis(분석) 을 위한 데이터 구성
1. 목 적
① 의뢰처
데이터마이닝 SAS ENTERPRISE MINER / [1] 강현철, 한상태, 최종후, 김은석, 김미경 (1999), “SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터 마이닝 - 방법론 및 활용 -”, 自由아카데미 [2] 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경 (1999), “SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터 마이닝 - 기능과 사용법 -”, 自由아카데미 [3] 최종후, 강현희 (1999), “SAS DATA Step - DATA Step 과 PROC SQL -”, 自由아카데미 (데이터마이닝)
⑧ 전체수리비(원)
⑩ 1회 mean(평균)수리비(원)
⑦ mean(평균)수리일(일)
이 analysis(분석) 에 사용된 자료(data)는 용산 전자상가내에 있는 컴퓨터 전문수리회사의 컴퓨터 수리 내역서를 원자료(data)로 하였다.
