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골목상권 내 외식업종 점포의 월 매출액 예측 모형에 관한 연구

Title
골목상권 내 외식업종 점포의 월 매출액 예측 모형에 관한 연구
Other Titles
A Study on the Prediction Model of Average Monthly Sale of the Restaurants in the Local Businesses
Authors
임소연
Issue Date
2018
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
송종우
Abstract
본 연구의 목적은 서울 열린데이터 광장 사이트에서 제공하는 공공데이터를 이용하여 서울시 내 골목상권의 외식업 점포들의 평균 월 매출액을 예측하는 모형을 적합하고, 그를 통해 중요변수를 알아보려는 데 있다. 외식업 점포들 중 분식, 양식, 중식, 한식, 패스트푸드의 식당 점포들과 제과, 커피음료의 커피제과 점포들을 구분하여 두 가지 모형을 적합하려 한다. 사용한 방법론은 선형회귀모형, Ridge, LASSO, 부분최소제곱(PLS), 주성분회귀(PCR)모형, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM)이다. 그 중 랜덤 포레스트 모형의 예측력이 월등히 좋아 최적모형으로 선택되었다. 식당 그룹의 경우 업종과 행정구, 평균 영업개월 수가 중요변수로 나타난 반면, 커피제과 그룹의 경우 행정구, 평균 영업개월 수, 상주인구와 직장인구의 수가 중요변수로 나타났다.;The purpose of this study is to estimate the average monthly sales of restaurants in the alley market in Seoul by using the public data provided by the open data square site in Seoul. We try to fit the two models by separating the data into types of restaurants. The methodologies used are linear regression model, Ridge, LASSO, partial least squares (PLS), principal component regression (PCR) model, random forest, and support vector machine (SVM). Because the performance of the random forest model is much better than that of the others, the random forest model has been selected as the best model. In the case of restaurant groups, the number of industries, administrative districts, and the average number of business months were important variables. In the coffee and bakery group, however, the number of administrative districts, the average number of business months, the resident population, and the work population were important to describe the response variable.
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