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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제2호
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 57 - 63 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.2.57
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본 논문에서는 제주국제자유도시 개발센터가 개방형 데이터 사이트에 공개한 월별 매출 데이터를 이용하여 각 국가별 매출 동향을 파악하고 국가별 유사성을 분석한다. 다운로드받은 원시데이터를 Python 프로그램을 통해 일련의 SQL 문장들로 변환한 후 MySQL 플랫폼상에서 수행하여 데이터베이스에 저장하고, RMySQL 라이브러리를 통해 R 통계분석 패키지의 작업공간으로 읽어온 다음 시계열 데이터 분석을 수행한다. 이 과정에서 각 국가별 월별 소비액 변화에 대해 동적 time warping 기법으로 플로우간 거리를 구하며 계층적 클러스터링에 의해 국가간 유사도를 구한다. 분석 결과 매출액 기준으로는 4개, 매출분포로는 3개의 그룹을 발견할 수 있었으며 각각의 패턴에 맞추어 그룹별로 판매촉진 전략 및 제품준비 계획을 수립할 수 있음은 물론 아직은 미진한 데이터 공개를 촉진할 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 데이터처리 구조
4. 데이터 분석
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[Online]. Available: https://www.data.go.kr/dataset/15020490/fileData.do
[Online]. Available: https://www.jejudatahub.net/main
C. Ezhilarasan, S. Ramani, Performance Prediction Using Modified Clustering Techniques with Fuzzy Association Rule Mining Approach for Retail, International Conference on Intelligent Computing and Control, 2017.
M. Gurnani, Y. Korke, P. Shah, S. Udmale, V. Sambhe, S. Bhirud, Forecasting of Sales by Using Fusion of Machine Learning Techniques, International Conference on Data Management, Analytics and Innovation, 2017.
A. Jha, S. Ray, B. Seaman, I. Dhillon, Clustering to Forecast Sparse Time-Series Data, IEEE 31st International Conference on Data Engineering, 2015.
M. Gurnani, Y. Korke, P. Shah, S. Udmale, V. Sambhe, S. Bhirud, Forecasting of Sales by Using Fusion of Machine Learning Techniques, International Conference on Data Management, Analytics and Innovation, 2017.
A. Jha, S. Ray, B. Seaman, I. Dhillon, Clustering to Forecast Sparse Time-Series Data, IEEE 31st International Conference on Data Engineering, 2015.
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