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통신사 고객 이탈 예측모형

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작성일 23-05-28 14:26

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그 중 신경망 analysis과 Ensemble 노드는 모형의 적합도는 비교적 양호하나, 설명(explanation)에 있어 많은 drawback(걸점)을 앉고 있어서 나머지 모형 중 가장 설명(explanation)력이 높은 카이제곱스퀘어를 활용한 의사결정나무와 스텝와이져를 활용한 회귀analysis을 이용하여 이탈고객 예측모형을 설계하였습니다.
설명
모형 평가 및 적용




레포트 > 사회과학계열
통신사 고객 이탈 예측모형
연구 배경 및 목적

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실제 적용에 있어 평점표에 대한 이해와 적용을 쉽게 하고, 평점표가 특정 변수의 특이값에 민감하지 않게 하고 예측력을 높게 하기 위한 목적으로 Interactive Grouping 노드를 이용하여 각각 구간화를 실시하였다.

현 미국 시장은 전체인구의 76%가 핸드폰을 소유하고 있고 가족 간의 주요 통신수단으로 핸드폰만 이용하는 가구도 전체 가구의 12.8%에 달함에 따라 시장이 포화상태에 서서히 근접하고 있음을 알 수 있습니다. 각각 구간은 회귀analysis과 의사결정나무에서 가변수를 사용하여 적용하여서, 해석이 더욱 용이해진것을 알 수 있다




Insight 노드를 통해 각각 변수의 분포를 확인해 본 후, Transform Variables 노드를 활용하여 각각 변수의 극단치, 즉 왜도를 파악하고, 그 후에 Filter Outlier 노드를 활용하여 각각의 이상치를 제거하였다. Interactive Grouping노드를 활용하여 각각 변수들을 설명(explanation)에 적합한 그룹수로 수정을 한후, 세개의 의사결정 나무와 네개의 회귀analysis, 하나의 신경망 analysis과 하나의 Ensembleanalysis을 활용하여 모형을 설계하였다. 이를 goal(목표) 볌주의 비율이 비슷한 구간을 그룹으로 각각 6개의 그룹을 형성시켰다. 이에 따라 각 이동통신사들은 한국 시장과 마찬가지로 포화상태가 됨에 따라 각 통신사들 간의 고객 빼앗기 및 신규가입자 유치가 치열해 질 것이고 따라서 고객 이탈방지의 피료썽이 대두되고 있다
연구 방법 및 방향
E-miner 활용 分析(분석)




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순서

연구 배경 및 목적 연구 방법 및 방향 E-miner 활용 분석 모형 평가 및 적용


NPA와 Dealergroup은 각각 연속형 변수처럼 보이지만, 각각 캐릭터형 변수로 들어와서 가변수로 직접 사용시 상당히 많은 가변수를 사용하여야만했다.
다.
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