메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국상업교육학회 상업교육연구 상업교육연구 제32권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
155 - 174 (20page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
소매유형간 경쟁이 치열해 질수록 고객이탈을 방지하려는 전략은 고객관계관리측면에서 매우 중 요시된다고 할 수 있다. 특히 기존 전통적 소매업이 위협받는 가운데 대형슈퍼마켓의 진입이 이루 어질 경우 기존고객의 이탈 등 대형슈퍼마켓의 진입에 따른 영향은 지역내 중소상공인 뿐만 아니라 지역사회의 중요한 쟁점사항이 된다. 또 진입하는 대형슈퍼마켓의 입장에서도 신규시장에서 새로운 고객층의 확대 여부는 진입타당성 검토시 매우 중요한 요소가 된다. 본논문에서는 이런 경우 소비 자의 소매유형 선택에 대한 정확한 예측이 매우 중요해진다고 할 수 있다. 본 논문에서는 최근 등장하고 있는 기계학습방식(Machine Learning Method)중 로지스틱 (Logistic) 회귀모형, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 부스팅(Boosting), 신경망(Neural Network) 등의 예측력을 비교하여 소비자의 소매유형(전통시장과 대형슈퍼마켓)의 선택 및 교차쇼핑(Cross Shopping)의 정도를 예측하는 모형을 설정하고자 하였다. 훈련자료를 통 해 각 방식별 최적모형을 도출한 후 테스트자료의 부트스트랩을 통해 각각의 예측력을 비교한 결과 랜덤포레스트와 부스팅과 같은 앙상블(Ensemble)방식은 예측력의 우월성 측면에서 다른 기계학습 방식들은 물론 기존 선형모형들과의 비교할 때 유의적인 차이를 보이고 있다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (42)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0