View : 878 Download: 0

Full metadata record

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor신경식-
dc.contributor.author신선영-
dc.creator신선영-
dc.date.accessioned2016-08-25T01:08:31Z-
dc.date.available2016-08-25T01:08:31Z-
dc.date.issued2005-
dc.identifier.otherOAK-000000010924-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/171997-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000010924-
dc.description.abstract데이터 마이닝을 이용한 고객이탈분석은 다양한 비즈니스 분야에서 유용하게 이용되고 있는 분석이다. 이 분석을 통해서 이탈고객의 성향을 파악할 수 있고 이를 기초로 이탈이 예상되는 고객을 찾아낼 수 있다. 이렇게 찾아진 고객들에게 특별한 캠페인을 벌임으로써 기업은 고객을 이탈로부터 막을 수 있다. 이 논문은 다양한 비즈니스 분야 중에서 제약회사를 중심으로 고객이탈분석을 시행하였다. 이 논문에는 먼저 왜 우리가 고객이탈분석을 해야 하는지를 설명하였으며, 2004년도 실제 제약회사의 이탈, 유지 고객 데이터를 이용한 고객이탈분석 과정을 설명하였다.;Churn Analysis is a very useful and reasonable data mining application in various business field. We can find churning pattern of customers by Churn Analysis and recognize customers who could churn. Then we can make a special campaign to prevent customers from churning. This paper has focused on Churn Analysis in Pharmaceutical Company. In this research, we have tried to introduce why we have to do Churn Analysis and process of the Churn Analysis with real data of Pharmaceutical Company in 2004.-
dc.description.tableofcontents목차 論文槪要 = 1 Ⅰ. 서론 = 2 A. 연구 배경 및 목적 = 2 B. 연구 범위 및 구성 = 5 C. 연구 방법 = 6 Ⅱ. 이론적 배경 = 7 A. 이탈고객 분석모형으로서의 고객관계관리의 데이터 마이닝 = 7 B. 데이터 마이닝의 등장배경 = 9 C. 데이터 마이닝의 정의 = 10 D. 데이터 마이닝의 절차 = 12 E. 데이터 마이닝의 역할 = 14 F. 데이터 마이닝의 기법 = 16 1. 의사결정나무(Decision Tree) = 17 가. 의사결정나무(Decision Tree) 분석 = 17 나. 의사결정나무 구성 = 19 다. 의사결정나무의 알고리즘 = 20 (1) CHAID(Chi-squared Automatic Interaction Detection) = 21 (2) CART(Classification and Regression Tree) = 23 (3) QUEST(Quick Unbiased Effective Statistical Tree) = 26 (4) C5.0 = 27 2. 신경망분석(Neural Network) = 27 가. MLP(Multi Layer Perceptron) 신경망 = 30 나. RBF(Radial Basis Function) 신경망 = 32 다. EBF(Elliptical Basis Function) 신경망 = 35 3. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis) = 35 4. 연관규칙과 패턴분석(Association rules & Temporal Pattern) = 37 5. 군집분석(Clustering) = 39 Ⅲ. 실험 설계 = 40 A. 표준기업 및 변수선정 = 41 B. 모형구축 = 44 1. CART를 이용한 분석 모형 = 44 2. C5.0을 이용한 분석 모형 = 45 3. 신경망 모형을 이용한 분석 모형 = 46 4. 로지스틱 회귀분석을 이용한 분석 모형 = 47 5. 전체 모형의 예측 결과 비교와 고객이탈분석 최종모형 선택 = 48 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 = 53 참고문헌 = 55 ABSTRACT = 58-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1118273 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 경영대학원-
dc.title데이터 마이닝을 이용한 제약회사 이탈고객 분석예측에 관한 연구-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedA Study on the Churn Analysis of Pharmaceutical Company using Data Mining.-
dc.creator.othernameShin, Seon-young-
dc.format.pageiv, 58 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major경영대학원 경영학전공-
dc.date.awarded2005. 8-
Appears in Collections:
경영대학원 > 경영학전공 > Theses_Master
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML


qrcode

BROWSE