경영데이터분석-소수의 상품리뷰를 통한 전체고객 만족도 분석

소개글

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목차

1. 데이터 수집 분야 설명 (동기)
2. 현재 분석한 데이터 내용 (Attribute 중심으로)
3. 분석 1 text분석-트위터
4. 분석 1 의 코드
5. 분석 2 google motion chart
6. 분석 2 의 코드
7. 분석 3 Group by
8. 분석 3 의 코드
9. 분석 4 네트워크 분석
10. 분석 5 T-Test
11. 분석 5 의 실행결과
12. 분석 5 의 코드
13. 분석 6 treemap
14. 분석 6 의 코드
15. 분석 7 회귀분석
16. 분석 7 의 코드

본문내용

데이터 수집 분야 설명 (동기)
온라인으로 물건을 구매하는 경우에 적은 리뷰를 보고 고민하다 주문했는데 물건이 마음에 들지 않거나 예상과 달라 곤란한 경우가 종종 있다.
특히 검증된 브랜드가 아닌 곳의 구두를 주문할 때, 구두의 사이즈가 일반 사이즈보다 크게 또는 작게 나오거나, 신었을 때 불편하다거나 하는 등의 정보는 판매자가 제공해주지 않는 정보이며, 많은 리뷰가 쌓였을 때 소비자로부터 알 수 있는 정보이다.
그래서 적은 리뷰만 주어졌을 때, 실제 해당 상품에 대한 정보를 예측하여 제시하는 것이 이 분석의 목적이다.
*네이버쇼핑의 여자신발 중에서도 힐/펌프스 카테고리의 보세 상품을 대상으로 데이터를 수집했다.

<중 략>

분석 4 네트워크 분석배송기간, 구두굽높이, 구두재질, 사이즈, 구두가 편안한지, 색이 일치하는지, 퀄리티가 괜찮은지에 대해서 전체 사용자 후기 평균과 첫 10개의 후기 평균을 별점별로 비교했다.
전체 사용자 후기의 항목과 첫 10개 후기의 항목이 일치하면 1, 일치하지 않으면 0으로 표시하였다.

배송기간에 대해서는 GROUP BY 분석에서 확인한대로, 첫 10개의 후기와 실제 배송기간에 차이가 있는 상품이 많았다. 이것은 앞서 말한대로, 주문이 많아질수록 배송이 늦어져서 그렇다고 예상가능하다.
상품의 퀄리티, 색, 굽의 높이, 재질은 상대적으로 첫10개의 후기로부터 충분히 유의미한 정보를 얻을 수 있다.
GROUP BY만으로는 몰랐지만, 네트워크 분석을 통해서 상품이 편한지 불편한지의 여부 차이가 크다는 것을 알았다.

참고 자료

없음