다양한 데이터마이닝 분석법을 이용한 고객 금융서비스의 분석

• 영문명: Customer Financial Services Analysis using Various Data Mining Analysis Methods
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 지혜영(Hye-Young Ji) 조완현(Wan-Hyun Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.3, 1527~1540쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.06.30

국문 초록

데이터마이닝은 고객 데이터베이스에서 기업 의사결정에 도움이 되는 지식을 얻기 위해 사용한다. 소매·마케팅, 은행·카드, 보험, 통신, 제조, 유통, 의료 분야 등 매우 광범위한 분야에서 사용되는 데이터마이닝은 그 사용 목적에 따라 군집분석, 분류분석, 연관관계분석, 회귀분석, 의존관계분석 등으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 한 은행의 고객들이 가입하고 있는 금융서비스 데이터를 바탕으로 고객이 가입하고 있는 다양한 금융서비스들 간의 연관성을 파악을 위해 지지도, 신뢰도, 향상도를 관련성 척도로 사용하는 연관성 규칙 분석을 수행하였고, 이를 기초로 다차원 척도법을 사용하여 금융서비스들 사이의 상대적 거리를 2차원 공간상에 포지셔닝 하였으며, 계층적 군집방법의 한 종류인 평균연결법을 이용하여 유사한 금융서비스들을 최종적으로 3개의 군집으로 분류하였다. 유사한 성격을 갖는 금융 서비스들 간의 관련성에 대해 다양한 통계적 기법들을 적용해 분석함으로서 추후 고객들에게 금융 상품을 판매할 때 유용한 전략 수립에 기여할 것이다.

영문 초록

We use data mining for getting knowledge that is helpful to enterprise decision. According to the using aims, the data mining which is very used from the wide field which is the retail, marketing, bank, card, insurance, communication, manufacture, circulation and medical treatment field can be divided into clustering analysis, classification analysis, association rules analysis, regression analysis and reliance analysis. In this paper, we found association among various financial services where the customers are joining based on bank customer data, multi-dimensional scaling was used for positioning relative distance between financial services on the two dimension configuration space and make three clusters of similar financial services by the average linkage method law which is one type of hierarchical clustering method. We will contribute to establish useful strategy when selling financial products by using various statistical techniques.

목차

I. 서론

II. 이론적 고찰

III. 사례 분석

IV. 결론

참고문헌

키워드

데이터마이닝 연관성 규칙 다차원 척도법 계층적 군집방법 data mining association rules multi-dimensional Scaling hierarchical clustering method