경영빅데이터분석

1. 201310630 이준석
201510657 정선민
201515001 김승원
201610593 김진영

6. 장바구니 분석(Market Basket Analysis)

7. 장바구니 분석(Market Basket Analysis)

8. 장바구니 분석(Market Basket Analysis)

9. 고객가치분석(Recency/Frequency/Monetary)
고객의
구매빈도
(Frequency)

10. 고객가치분석(Recency/Frequency/Monetary)

11. 고객가치분석(Recency/Frequency/Monetary)

12. 고객가치분석(Recency/Frequency/Monetary)

13. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

14. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

15. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

16. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

17. 아이템 기반 협업 필터링

43. RFM + K-means를 활용한 고객 clustering & segmentation

44. RFM + K-means를 활용한 고객 clustering & segmentation

45. RFM + K-means를 활용한 고객 clustering & segmentation

46. RFM + K-means를 활용한 고객 clustering & segmentation
https://towardsdatascience.com/apply-rfm-principles-to-cluster-customers-with-k-means-fef9bcc9ab16

47. RFM + K-means를 활용한 고객 clustering & segmentation
https://towardsdatascience.com/apply-rfm-principles-to-cluster-customers-with-k-means-fef9bcc9ab16

48. RFM + Association rule을 활용한 상품 recommendation

49. RFM + Association rule을 활용한 상품 recommendation

50. RFM + Association rule을 활용한 상품 recommendation

51. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

52. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

53. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

54. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

55. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

56. RFM + Regression을 활용한 미래 구매액 prediction

57. • 데이터 출처 롯데멤버스, (2017) , '제 4회 엘포인트 빅데이터 컴피티션’
• 데이터 로드 부분 코드 참고 R Friend 블로그, [R] 대용량 text 데이터 빠르게 불러오기 : data.table
패키지의 fread() 함수, http://rfriend.tistory.com/337
• k-means 3차원 시각화 부분 코드 참고 Wilame Lima Vallantin, (2018 Sep 7) , Apply RFM
principles to cluster customers with K-Means, https://towardsdatascience.com/apply-rfm-
principles-to-cluster-customers-with-k-means-fef9bcc9ab16
• RFM 고객타입명 & 분석 프로세스 참고 Derya Birant, (2011), Data Mining Using RFM Analysis,
Dokuz Eylul University, Turkey
• 장바구니분석 참고 Jalayer Academy, (2015), R - Association Rules - Market Basket Analysis
(part 1), https://www.youtube.com/watch?v=b5hgDPa7a2k
Jalayer Academy, (2015), R - Association Rules - Market Basket Analysis (part 2),
https://www.youtube.com/watch?v=Gy_nqzJMNrI

58. • Regression 부분 코드 및 프로세스 참고 권재명, (2017), 따라하며 배우는 데이터 과학, 13장 빅데이터
회귀분석 I: 부동산 가격 예측
• 그래프 한글 깨질 때 한글 깨지지 않게 해주는 코드 2줄
조대표. (2017년, 5월 17일). 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩. 위키독스. 검색일 11월 27일, 2018
년. 출처 https://wikidocs.net/4767
• RFM 세그먼트 분석
joaolcorreia. (2016년, 6월 28일). RFM-analysis. gitgub. 검색일 12월 7일, 2018년. 출처
https://github.com/joaolcorreia/RFM-analysis/blob/master/RFM%20Analysis.ipynb
• 협업 필터링 예제
고정완. (2015.09.20.03:48). [추천알고리즘] 협업필터링,Collaborative Filtering(CF). 공대인들이 직접쓰
는 컴퓨터공부방. 티스토리. 검색일 11월 30일, 2018. 출처 http://hackersstudy.tistory.com/126

59. • 협업 필터링 정의
위키백과. (2018년 10월 16일 화 15:13). 협업필터링. Wikipedia. 검색일 11월 30일, 2018. 출처
https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%98%91%EC%97%85_%ED%95%84%ED%84%B0%EB%A7%81
• User-item matrix 예제 사진
Khadija Almohsen. (June 2016). User-item-matrix_fig1. Researchgate. 검색일 11월 30일, 2018. 출
처 https://www.researchgate.net/figure/User-item-matrix_fig1_316879054
• Shopper 마케팅 제안 중 40대의 특성
이수기. (2010.08.30. 00:18). 충동구매, 20대가 아니라 유아 둔 30대가 최고. 중앙일보. 검색일 12월 8
일, 2018. 출처 https://news.joins.com/article/4418041
• 그 외 ppt 내 이미지
Icon finder. 검색일 12 01일, 2018. 출처 https://www.iconfinder.com/

60. • 장바구니 분석
EastNine (2018년 11월 2일). [R Study] 장바구니 분석과 연관 규칙. [웹로그게시글].
https://blog.naver.com/sgvdsgvd/221390222214
• RFM 분석
Bestinall (2018년 7월 18일). CRM 마케팅) 엑셀을 활용한 RFM 고객가치 분석방법. [웹로그게시글].
https://blog.naver.com/bestinall?Redirect=Log&logNo=221321162598