머신러닝5 RFM과 머신러닝을 활용한 모바일 게임 유저 행동 분석 및 마케팅 전략 1. 분석 개요1.1 기획 배경 및 분석의 필요성1.2 분석 방법 2. 데이터 수집 및 분석2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.2 데이터 분석 및 시각화2.3 정리 3. 유저 세그먼테이션3.1 군집화 및 시각화 4. 분석 활용 방안4.1 RFM 분석 유저 마케팅4.2 무자본 유저 마케팅 5. 프로젝트 요약 및 향후 방향5.1 프로젝트 요약5.2 향후 방향1. 분석 개요1. 기획 배경 및 분석의 필요성게임 산업은 코로나19 이후에 급격하게 발전한 산업 중 하나이다. 그래프1을 보면 코로나19 발생 이전인 2018, 2019년에 비해 2020년 국내에도 코로나19 환자가 발생하면서 부터 게임 산업의 매출액이 약 21%가 급등한 것을 확인할 수 있다. 특히, 게임 이용 플랫폼의 경우 그래프2를 통해 알 수 있.. 2024. 11. 29. 서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출(수정 - 데이터 추가 및 모델 하이퍼파리미터 튜닝) 이전에 올렸던 '서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출' 게시물에서는 2023년 6월부터 2024년 6월까지의 데이터를 가지고 진행했었다. 이번에는 데이터를 더 추가해서 2022년7월부터 2024년 5월까지의 데이터를 기반으로 같은 방법으로 분석 및 모델 예측을 진행했다. 서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출장태훈https://github.com/jangtaehun1. 분석 개요1.1 기획 배경1.2 분석의 필요성1.2 분석 목적 2. 데이터 수집2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.zzangtaeprogramming.tistory.com기존의 게시물에서 데이터를 2022년부터 사용하지 않고 202.. 2024. 10. 26. 서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출 서울시 공공 자전거 대여 패턴 분석 및 이용 활성화 전략 도출장태훈https://github.com/jangtaehun1. 분석 개요1.1 기획 배경1.2 분석의 필요성1.2 분석 목적 2. 데이터 수집2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.2 데이터 처리 및 가공2.3 결과2.4 시각화 3.모델 결정3.1 요인별 상관성 측정3.2 모델 생성 및 비교3.3 공공 자전거 대여에 영향을 준 요인 3.4 2023년 공공 자전거 대여 건수 예측 결과 4. 분석 결과4.1 군집화 및 시각화 5. 분석 활용 방안5.1 데이터 분석 기준 마케팅5.2 고객 세그먼트 기준 마케팅 6. 프로젝트 요약 및 향후 개선 방향6.1 프로젝트 요약6.2 한계점 및 어려웠던 점1. 분석 개요1.1 기획 배경 공공 자전거는 2008년 창.. 2024. 10. 1. 군집화 - 데이터 기반 고객 세그먼테이션 및 맞춤형 마케팅 전략 수립: UCI Online Retail 분석 데이터 기반 고객 세그먼테이션 및 맞춤형 마케팅 전략 수립: UCI Online Retail 분석 장태훈https://github.com/jangtaehun 1. 머리말1.1 프로젝트 목표1.2 기획 배경1.3 기대 효과 2. 고객 세그먼테이션2.1 정의2.2 유형2.3 중요성 3. 분석 절차3.1 데이터 수집3.2 데이터 전처리3.3 세그먼트 기준 설정3.4 군집 분석 및 모델링 4. UCI, Online Retail Data Set을 이용한 고객 세그먼테이션 분석4.1 데이터 수집 및 전처리4.2 세그먼트 기준 설정4.3 군집 분석 및 모델링4.4 결과 해석 5. 마케팅 분석 및 전략5.1 클러스터별 특성 분석5.2 마케팅 전략 제안- Cluster 0 (VIP 고객)- Cluster 1 (이탈 가능.. 2024. 9. 21. Feature Selection Guide on Kaggle 본 게시물은 kaggle에서 게시된 게시물을 토대로 만들었습니다.https://www.kaggle.com/code/prashant111/comprehensive-guide-on-feature-selection Comprehensive Guide on Feature SelectionExplore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sourceswww.kaggle.com위 사이트를 참고한 것으로 개인의 공부를 위해 참고한 것입니다.Feature Selection Filter MethodsBasic MethodsRemove Constant FeaturesRemove Quasi-Constandt F.. 2024. 9. 10. 이전 1 다음 728x90
