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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제12호
발행연도
2018.1
수록면
217 - 229 (13page)

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이 연구에서는 미분양 아파트 단지의 세대별 계약 자료에 데이터 마이닝 기법인 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 모형을 적용하여 세대별 초기계약을 예측하는 모형을 개발한다. 모형 개발에는 위례신도시 미분양 아파트 단지의 계약 자료가 이용되며, 이 자료는 훈련용 자료와 검정용 자료로 분할되어 분석에 투입된다. 훈련용 자료에서는 신경망, 의사결정나무, 로지스틱 모형 순으로 예측력이 뛰어났지만 검정용 자료에서는 로지스틱 모형이 가장 우수하게 나타났다. 이 같은 결과는 신경망이 훈련용 자료에 최적화된 모형으로 구축되면서 검정용 자료에 대한 적응성이 떨어져 나타난 결과로 판단된다. 의사결정나무와 로지스틱 모형을 병행 적용한 결과, 층수, 향, 세대 위치, 전기 및 발전기실의 소음, 청약자 거주지, 청약 종류가 초기계약에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 두 가지 모형을 같이 사용하는 것이 초기계약 결정요인 발굴에 더 효과적이라는 것을 의미한다. 이 연구는 데이터 마이닝의 적용 범위를 주택 분양 예측까지 확장함으로써 융복합 분야 발전에 기여하고 있다.
#Unsold apartment #Initial sale #Data mining #Decision tree #Neural network #Logistic regression

목차

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참고문헌 (26)

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백민석 / 2011 / 분양아파트의 초기계약률 결정요인에 관한 연구 / 도시행정학보 24(1):213~237 dbpia 백민석 / 2011 / 아파트 분양마케팅 활동과 초기계약률에 관한 연구 / 부동산학연구 17(3):25~44 dbpia 권혁신 / 2015 / 아파트 청약률과 초기분양률 차이발생원인에 관한 연구 / 주택연구 23(3):111~143 dbpia G. S. Linoff / 2018 / Data Mining Techniques : For Marketing, Sales, and Customer Relation management / Hankyngsa google schola M. H. Huh / 2008 / Data Mining Modeling and Cases / Hannarae Publishing Co google schola

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