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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제4호
발행연도
2011.1
수록면
1,811 - 1,819 (9page)

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최근 수요와 공급의 불균형 문제가 주택시장의 불안요인으로 인식되고 있으며, 부동산 정보망의 활성화가 적극적으로 고려되고 있다. 인터넷 인구의 증가로 인하여 부동산 정보를 제공하는 많은 전문 업체들이 생겨났으나, 여러 가지 문제점들에 의하여 부동산 자료의 활용 및 정보의 가치가 저평가 되고 있다. 그러므로 부동산 자료에 대한 데이터마이닝과 같은 다양한 방법들이 필요하며, 본 논문에서는 군집분석을 이용하여 부동산 포털 사이트의 부동산 회원을 군집화하고자 한다. 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 군집화하는 데 쓰이는 기법으로 논문에서는 군집분석의 알고리즘 중 하나인 k-평균 군집분석을 사용한다. 본 논문의 결과는 기업체 측면에서는 마케팅에 이용할 수 있을 뿐만 아니라 일반고객의 측면에서는 보다 정확한 부동산 매물 정보를 제공받을 수 있다는 장점이 있다.
#고객 분류 #데이터 마이닝 #군집 분석 #k-평균. #CRM #cluster analysis #CRM #customer segmentation #data mining #k-means.

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참고문헌 (9)

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Ester, M. / 1999 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining google schola Kaufman, L. / 1990 / Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis / John Wiley & Sons google schola MacQueen,J / 1967 / Some methods for classification and analysis of multivariate observations / Berkeley Symposium on Mathematical statistics and Probability 1 : 281 ~ 297 google schola Ng, R. / 1994 / Efficient and effective clustering method for spatial data mining, In Very Large Data Bases : 144 ~ 155 google schola 김하균 / 2005 / CRM 분석을 위한 고객세분화 및 수익성분석 - IT접점에서 은행채널을 중심으로 / Journal of The Korean Data Analysis Society 7 (5) : 1785 ~ 1799 google schola

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