통계학 고객analysis 보고서 - 인터넷(Internet) 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류…
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작성일 23-03-26 05:27
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따라서 가계부를 활용한 직관적인 예측(forecast)은 오류(error)를 자주 발생시킨다. 이것은 적어도 40~50대층은 경제활동에 따른 여러 수치(figure)들을 활용하지 않는다는 것을 말하며, 오랜 경험을 축적해서 직관적으로 근 미래를 예측하며 경제활동을 이어가고 있다고 할 수 있다. 또는 경제활동의 결과를 문서화하지만 단지 보관용으로 사용한다. 통계청 reference(자료)에 의하면 2003년 한 해 동안의 사이버쇼핑몰 거래애긍ㄴ 7조 548억 원 규모이며, 2004년 5월말 사이버 쇼핑몰 사업체는 3,459개로서, 사이버쇼핑몰의 거래규모나 업체 숫자 면에서 꾸준한 증가세를 보이고 있다.
1. analysis 동기와 보고서의 목적
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2. 인터넷 쇼핑몰에서의 통계分析 시스템
1. 분석 동기와 보고서의 목적 우리 주위에 상업 활동을 하는 대부분은 자영업을 하는 40~50대 서민계층이 대다수인데 기업들과 같은 단체와 비교했을 때 개개인이 소자본(小資本)을 가지고 작은 금액을 유통하는 큰 흐름이라고 할 수 있다. 이러한 서민들은 경제활동(economic activity)의 결과들을 가계부와 같은 아날로그(analog)적인 방법으로 기록한다.
순서
통계학 고객분석 보고서,인터넷 쇼핑몰 CEO,데이터 마이닝 기법,마케팅 전략
통계학 고객analysis 보고서 - 인터넷(Internet) 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 marketing strategy
1992년 WWW 서비스가 첫 선을 보인 이후 네트워크의 발전과 인터넷 이용자의 인구는 급속도로 증가하게 되었다. 이러한 통계적 의사결정은 경험적인 의사결정에 대해 확신을 주는 결과를 제공하기도 하고 잘못된 판단을 바로잡아 수정 할 수 있게 해주기도 한다. 이것은 적어도 40~50대층은 경제활동에 따른 여러 수치(figure)들을 활용하지 않는다는 것을 말하며, 오랜 경험을 축적해서 직관적으로 근 미래를 예측하며 경제활동을 이어가고 있다고 할 수 있다
레포트 > 사회과학계열
그러나 현대에 이르러 경제활동에서 얻어지는 수치들의 통계分析(statistical analysis)이 예측오류를 줄여주고 더 효율적인 상업전술(commercial strategy)을 제시해 준다는 것을 알게 되었고 기업들은 예측오류가 가져오는 큰 리스크 때문에 무한경쟁 사회에서의 생존을 위해 발 빠르게 행동하여 정보를 계량화하고 통계分析에 의한 의사결정(decision making)보조기구를 활용하게 되었다. 우리 주위에 상업 활동을 하는 대부분은 자영업을 하는 40~50대 서민계층이 대다수인데 기업들과 같은 단체와 비교했을 때 개개인이 소자본(小資本)을 가지고 작은 금액을 유통하는 큰 흐름이라고 할 수 있다 이러한 서민들은 경제활동(economic activity)의 결과들을 가계부와 같은 아날로그(analog)적인 방법으로 기록한다. 하지만 소자본을 다루는 서민들은 예측오류에 따른 리스크(risk)가 기업에 비해 작기 때문에 리스크를 체감 할 수 없어 오류를 간과하곤 한다. 또는 경제활동의 결과를 문서화하지만 단지 보관용으로 사용한다. 이를 위해 한 가지 상업분야에 통계分析 방법을 접목시키기로 하였고 ‘2010년 SAS championship’에서 경연대회 reference(자료)로 주어졌던 인터넷쇼핑몰 데이터를 이용해 인터넷쇼핑몰 마케팅전술(marketing strategy)을 제시하여 통계分析 작업의 가능성을 증명하기로 하였다.
앞서 말한 대로 서민들의 경제활동에서 발생하는 예측오류에 의한 리스크는 기업의 수준 보다는 작지만, 경제활동이 10~20년 이상 지속되는 경우 리스크가 중복되면서 쌓이게되는 누적손해(cumulative damage)는 결코 작다고 할 수 없기 때문에 우리는 서민들에게 통계分析이 리스크를 줄이고 논리적인 상업전술 도출이 가능하다는 것을 증명해보고자, 통계적 의사결정에의한 상업전술의 가능성을 검증 하려고 한다.
다.
설명
이때 가계부는 수입, 지출, 총수익 정도의 항목을 제공하는데 이는 전체 경제활동에서 얻게 되는 많은 종류의 데이터(data)가 가계부 정리(arrangement) 과정에서 합해지면서 거의 대부분 유실된다고 할 수 있다.
