데이터 마이닝을 통해 좋은 정보를 추출하여 마케팅에 이용해보자
데이터 마이닝이란 대규모 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 프로세싱을 뜻합니다. 기본적으로 계산 속도 및 그리고 실용성을 중시하고 특히 해석의 탐색적 측면에서 충분히 강조되며 특히 해석 기법이 목적 종속 그리고 변수의 우무에 따른 접근법에 따라 나뉘는 것을 말씀드리겠습니다.
마케팅에 대한 많이 쓰이는 룰이 있습니다. 그건 바로 어소시에이션 룰이라고 합니다. 이는 상품이 함께 구매되는 경향이 있는지 그리고 추가적으로 경향이 있는지 수많은 구매 데이터를 자동으로 추출하는 것을 뜻하기도 합니다. 쉽게 말하면 점포의 진열 상품을 자동으로 추천해서 진열 가능하게끔 말씀을 드립니다.
마케팅의 룰에는 클러스터 분석으로 과거의 모든 구매 상품 종류에 따라 고객을 분류하고 영역별로 판매자에 관심을 끌만한 다양한 부분으로 프로모션 하고 진행할 수가 있습니다. 그리고 회귀 분석으로 그리고 연속 값을 취하는 종속 변수로 설명됩니다. 그리고 일시, 날씨, 주변에서 이벤트 등이 상품별 판매량 과거의 판매 데이터를 사용하게 됩니다.
판별분석 뭔지 말씀 드려볼께요. 종속변수가 이산적인 경우 그리고 회귀 분석으로 고객이 소속되어 있는 다양한 분석을 통해서 구매할지 그리고 아닐지 특성 및 연관 짓게 됩니다. 그리고 ai 여러 가지로 정의할 수가 있고 그리고 일반적으로 학습을 발전시켜 의사 결정 갖게 된다고 해석이 됩니다. 특히나 이런 게 발전되면서 기존에 설명드렸던 그리고 데이터베이스에 있는 수많은 빅데이터를 통해서 좋은 정보를 쉽게 뽑아낸다는 것입니다.