[데이터 마이닝] 데이터 마이닝 [군집분석]

목차

1. 군집분석
2. 연구의 배경 및 목적
3. 변수 설명
4. 사전 군집화 변환
5. 군집의 시각적 평가
6. 원 변수의 3차원 그래프
7. 주성분분석을 이용한 군집화
8. K-평균 군집분석 (K-means Clustering)
9. Clustering 결과
10. Partition 해석
11. Summary statistics
12. Summary statistics 해석
13. Cluster Profile (군집 2에 대한 의사결정나무)
14. Distance Dialog
15. Profile Dialog
16. Profile Dialog 해석
17. 각 군집에 대한 통계량
18. 군집 분리의 시각화
19. 주성분 축으로 표현된 군집분석의 결과
20. 각 변수의 군집별 Box Plot
21. 각 변수의 군집별 Box Plot 해석

본문내용

1. 연구 배경 빛 목적

한 의류제조업자가 전국의 689개 지점에 물품납부 계획을 세우려 할 때, 과거의 각 지점별 4종류의 청바지의 매출액을 기준으로 전체 지점을 몇 개의 그룹으로 구분하고, 정해진 각 그룹에 대해 이후로 동일한 비율로 4종류의 청바지를 납품하고자 한다. 나아가 그룹별 차별화 된 마케팅의 적용 등을 계획하고 있다
분석의 목적은 이러한 지점을 4개의 jean styles(Original, Fashion, Leisure, and Stretch)에 기반한 제한된 수의 그룹으로 나누는 것이다. 또한 통계학을 시각적으로 이해하고자 한다. 이 프로젝트에서는 데이터마이닝 분석의 기법 중 하나인 '군집분석' 을 주제로 하였다.

참고 자료

없음