[데이타마이닝] 클레멘타인7.0 프로그램을 이용한 고객신용예측

소개

대학재학중에 MIS계열쪽의 전공관련 수업만을 수강한 저에게 있어서 데이타마이닝중에서도 클레멘타인을 이용한 프로젝트는 제게 있어 아주 큰 의미를 부여합니다. 최선을 다해 만든 프로젝트인 만큼 정말 후회없으실 자료입니다. 혹, 수업을 위한 레포트로 사용하신다면 A+ 무조건 보장드립니다.
그리고 이 레포트는 텍스트만 있는 자료가 아니고 클레멘타인이 실행되는데 있어서 필요한 비주얼한 측면의 모든 그림들도 함께 들어있습니다.
그럼 행복한 하루 보내십시요...

목차

서 론
1. Data mining의 정의 및 등장배경
2. Data mining의 활용기법(Modeling)과 활용사례

본 론
1. 연구 목적
2. 연구 가설
3. CRISP-DM의 소개 및 CRISP-DM과정에 따른 Process
Ⅰ. 비즈니스의 이해 - Business Understanding
Ⅱ. 데이터의 이해 - Data Understanding
Ⅲ. 데이터의 준비 - Data Preparation(Cleaning)
Ⅳ. 모델링 기법의 적용 - Modeling
Ⅴ. 모델의 평가 - Evaluation
Ⅵ. 실행과 전개 - Deployment

결 론
1. 연구의 시사점
2. 연구의 한계점
3. 참고 문헌

본문내용

CRM(Customer Relationship Management)의 정의
넓은 의미의 고객관리관계(CRM)는 고객과의 모든 접촉에 대한 관리를 말하는데 현실적으로 이것은 고객과의 관계를 효과적으로 관리하기 위한 몇 가지의 단계로 나누어 볼 수 있다. 이러한 고객 라이프 사이클의 3단계는 ➀ 고객확보(Acquiring customer), ➁ 고객가치의 증진(Increasing the values of customer), ➂ 우수 고객의 유지(Retaining good customer)로 말할 수 있는데 이후부터는 이러한 3단계 고객 라이프 사이클에 따른 기업에서의 활용사례를 알아보기로 하자.

CRM의 첫 단계는 잠재고객을 선별해내고 그들을 고객으로 전환시키는 것이다. 여기서는 비용을 절감하기 위하여 그리고 신규고객확보 캠페인의 효율성을 높이기 위하여 어떻게 데이터마이닝이 활용되었는지 그 예를 보기로 한다. B은행은 매년 25회의 DM(Direct mail)캠페인을 한다. 1회 캠페인에서 100만 명이 신용카드 가입신청을 요청받는다. 캠페인의 성과는 최종적으로 신용카드 발급률로 측정되는데 이는 1%정도이고 신규발급자수는 1만 명에 불과하다. 그 과정은 다음과 같다.

1단계로 우편을 받은 사람들 중에서 일부가 신용카드 신청을 하게 된다. 그 다음단계는 B은행이 이들 신청자들이 양호한 신용위험자인지, 아니면 불량한 신용위험자인지를 판단하여 그 결과에 따라 카드를 발급하게 된다. 매우 당연하게도 불량 신용 위험자들이 카드를 신청할 가능성이 상대적으로 높다. 때문에 우편을 받은 100만 명 중 6%인 6만 명이 카드를 신청하지만 그 중에서 실제로 카드를 발급 받을 수 있는 사람은 6명중 1명꼴인 1만 명에 불과하다(즉, 우편을 받은 사람들 중에서 최종적인 카드 발급률은 전체의 1%정도가 되는 셈이다) 문제는 어떻게 하면 카드를 받게 될 1만 명에 좀 더 효율적으로 접근할 수 있느냐이다.

본 프로젝트의 최종 목적은 data mining의 예측 모델링(Predictive modeling)기법으로서 가장 자주 쓰이는 인공 신경망(Neural Network)과 의사결정나무(Decision Tree)를 이용하여 고객에 대한 신용을 예측하고 평가하는 것, 즉 data mining을 통하여 고객의 신용여부에 대한 Good credit과 Bad credit을 예측할 수 있는 data mining 모형을 구축하고 그에 대한 Logic을 알아내는 것이다.
이러한 현업에서 실제 사용되고 있는 개인 신용예측에 대한 이번 Term project를 통하여 우리는 최근에 신기하게도 단 5분이면 대출에 대한 심사가 끝나는 대출심사에 대한 Logic을 밝혀 내 볼까 한다.

참고자료

· ◊ 데이터마이닝 모델링과 사례, (주)데이타솔루션, 허명회,이용구 공저
· ◊ 최신경영정보시스템, 무역경영사, 이건창 저
· ◊ Clementine7.0 User Guide
· ◊ Mastering data mining/ John Wiley & Sons, Inc/ Michael J. A. Berry Gordon Linoff
· ◊ Analysis of Data Mining Algorithms, 이화여대 과학기술대학원 컴퓨터학과 석사논문
· ◊ Website : www.spss.co.kr