[통계학] AnswerTree를 이용한 의사결정 분석

목차

I. 분석의 목적과 자료의 소개
1) 은행대출 이용고객의 자료를 대상으로 대출상환 여부
2) 목표변수와 예측변수의 소개

II. CHAID 나무구조 만들기
1) Tree WIndow 소개
2) RIsk WIndow 소개
3) 예측변수를 찾아내여 분리작업(Grow Tree One Level)
4) 추가적인 분리에 의한 오분류 확률 감소

III. 의사결정나무의 평가
1) 이익도표(GaIn Chart)를 통한 해석
2) 분석을 통한 대출업무 적용 및 경영전략 제시

본문내용

최근 기업의 의사결정 및 CRM을 위해 데이터마이닝 기법이 널리 이용있다. 이중 데이터마이닝 기법 중 특히 의사결정나무분석 기법은 적용하기가 비교적 쉽고 결과에 대한 해석이 편리하다는 장점 때문에 가장 보편적으로 이용되고 있다. 이 글에서는 SPSS의 AnswerTree 3.0이용하여 은행대출 이용고객의 자료를 대상으로 대출상환 여부에 대해 분석하고 자 한다.
이 분석에 대상이 된 자료는 은행 대출이용고객 680명에 대한 대출상환 여부와 관련된 1개의 목표변수와 5개의 예측변수로 구성되어 있다.

BAD : 대출상환 여부( 0 : 상환, 1 : 미상환)
LOAN : 총 대출액($)
MORTUDE : 저당액($)
VALUE : 재산액($)
REASON : 대출사유(빛정리:debtcon, 주택개량:HomeImp)
JOB : 직업(노동자:mgr, 사무원:Office, 숙련기술자:ProfExe,
기타:Other, 판매원:Sales, 자영업:Self)

참고 자료

데이터마이닝의사결정나무분석, 최종후외3인, 자유아카데미,1998
데이터마이닝이론과실습 , 최국렬외8인, 청구문화사
데이터마이닝, 장남식외2인, 대청미디어, 1999