ADsP11 D D 2022. 10. 28. D D 2022. 10. 28. [Growth] 그로스해킹이란? 1. 그로스해킹이란? 그로스해킹(Growth Hacking)은 성장(Growth)을 위한 모든 수단(Hacking)이란 뜻으로 공격 대상의 미세한 빈틈을 찾아 해킹을 하듯이 성장을 위해 고객과 유통과정 등의 공략지점을 찾아내고 이를 적극적으로 공략하는 마케팅 방법론이다. ✅ 가설 수립 → 모델 출시하여 시장의 평가를 받음 → 상품,모델 개선 반복 2. 전제조건 : Product-Market Fit 1. 그로스해커는 제품 시장 적합성(Product-Market Fit ; PMF)을 달성하기 위해 오랜 시간을 들인다. PMF 란? 제품과 소비자 사이에서 완벽한 조화 상태를 만드는 자업으로 제품 출시 이후에도 최적의 상태가 될 때까지 계속적으로 사용자의 피드백을 받고 개선점을 찾아 변화하는 과정을 말한다. 그.. 2022. 10. 26. [ADSP] 3과목 - 5장 5-6. 군집분석, 연관분석 5절. 군집분석 1. 군집분석 각 개체(대상)의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단을 분류하고, 군집에 속한 객체들의 유사성과 서로 다른 군집에 속한 개체간의 상이성을 규명하는 분석 방법이다. 특성에 따라 고객을 여러 개의 배타적인 집단으로 나누는 것이다. 결과는 구체적인 군집분석 방법에 따라 차이가 나타날 수 있다. 군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터들의 사이의 거리를 기준으로 군집화를 유도한다. 마케팅 조사에서 소비자들의 상품구매활동이나 life style에 따른 소비자군을 분류하여 시장 전략 수집 등에 활용한다. 1-1. 요인분석의 차이점 요인분석은 유사한 변수를 함께 묶어주는 것이 목적이다. 판별분석은 사전에 집단이 나누어져 있는 자료를 통해 새로운 데이터를 기존의 집단에 할당하는.. 2022. 10. 14. [ADSP] 3과목 - 5장 3-4. 앙상블 분석, 인공신경망 분석 3절. 앙상블 분석 1. 앙상블(Ensemble) 모형 : 여러 개의 훈련용 데이터를 만들고, 훈련용 데이터마다 하나의 분류기를 만드는 방법 앙상블 학습의 핵심은 여러 개의 약 분류기 (Weak Classifier)를 결합하여 강 분류기(Strong Classifier)를 만드는 것 전체적인 예측값의 분산을 감소시켜 정확도를 높일 수 있다. ★ 여러 모형의 결과를 결합함으로써 신뢰성 높은 예측값을 얻을 수 있다. 성능을 분산시키기 때문에 과적합 감소효과 있음 (약하게 학습된 여러 모델 결합) 이상값에 대한 대응력이 높아진다. ★ 각 모형의 상호 연관성이 높을수록 정확도가 감소한다. ★ 모형의 투명성이 떨어져 원인 분석에는 적합하지 않다. ★ 훈련을 한 뒤 예측을 하는데 사용하므로 지도학습(Supervis.. 2022. 10. 12. [ADSP] 3과목 - 5장 1-2. 데이터마이닝,성과분석,ROC/ 분류분석, 지니계수 1절. 데이터마이닝 1. 데이터 마이닝 : 대용량 데이터로부터 의미있는 관계, 규칙, 패턴을 찾는 과정 통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석이나 검증을 하지만 데이터 마이닝은 다양한 수리 알고리즘을 이용해 데이터 베이스의 데이터로부터 의미있는 정보를 찾아내는 방법을 통칭한다. 1-2. 데이터마이닝의 종류 정보를 찾는 방법론에 따른 종류 인공지능(Artificial Intelligence) 의사결정나무(Decision Tree) K-평균군집합(K-means Clustering) 연관분석(Association Rule) 회귀분석(Regression) 로짓분석(Logit Analysis) 최근접이웃(Nearest Neighborhood) 분석대상, 활용목적, 표현방법에 따른 분류 시각화분석(Visualizat.. 2022. 10. 11. 이전 1 2 다음
