소개글

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목차

I. 서 론

II. 본 론
1.Clustering Analysis에 의한 결과값
2. Using variables "LE_RATIO, ST_RATIO, FA_RATIO, SALESTOT"

III. 결 론

본문내용

FASHION, LEISURE, STRETCH, ORIGINAL의 변수를 가지고 군집분석을 한 결과를 보면 분류 기준이 조금 복잡하여 군집의 특성을 쉽게 파악하기는 힘드나, 각 각의 군집의 특징을 가지고 직접적인 활용이 가능할 것으로 판단된다. 특히 유사한 판매형태를 보이는 상점을 중심으로 그룹핑을 함으로써 클러스터별로 다른 판매전략을 수립할 수 있으며, 각각의 군집에 있는 상점의 판매적 특징의 공통접을 파악함으로써 일반적인 마케팅전략을 수립하는데도 유용하게 활용할 수 있을 것으로 보인다.
그에 반에 LE_RATIO, ST_RATIO, FA_RATIO, SALESTOT의 변수를 사용한 군집분석의 결과를 보게되면 군집의 특징은 쉽게 파악을 할 수 있으나 이러한 특징만으로는 직접적인 활용이 힘들며 총 판매실적이라는 결과만을 가지고는 판매실적이 좋은 상점과 판매실적이 좋지 못한 상점이라는 구분 외에는 커다란 의미를 부여하기 힘들다. 그러나 군집의 특징을 쉽게 파악할 수 있기 때문에 다른 군집분석방법과 같이 사용함으로써 그 효과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 이 밖에도 이러한 비교 군집분석을 통해 군집분석이 여러 상황에서 매우 유용한 자료분석도구라는 것을 알 수 있었다. 또한 이러한 방법을 통해 예를 들어 조사자가 응답자에게 어떤 자료를 얻었을 때, 그 중에는 쓸모 없는 자료들(장난스런 답변 등)도 많이 있는 경우 이러한 쓸모 없고 무성의한 설문 자료의 군집을 제거하여 유용한 자료들만으로 축소하는 등, 여러 방면으로 활용할 수 있을 것이라 하겠다.

  Clustering Analysis , 데이터마이닝 , E-Miner , 군집분석 , CRM

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