A Study on the Development of Product Planning Prediction Model Using Logistic Regression Algorithm

안영휘; 박구락; 김동현; 김도연

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.9.039

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안영휘 (공주대학교 대학원 박사수료) 박구락 (공주대학교) 김동현 (나사렛대학교) 김도연 (공주대학교 대학원 박사수료)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제9호

발행연도: 2021.9

수록면: 39 - 47 (9page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.9.039

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This study was conducted to propose a product planning prediction model using logistic regression algorithm to predict seasonal factors and rapidly changing product trends. First, we collected unstructured data of consumers in portal sites and online markets using web crawling, and analyzed meaningful information about products through preprocessing for transformation of standardized data. The datasets of 11,200 were analyzed by Logistic Regression to analyze consumer satisfaction, frequency analysis, and advantages and disadvantages of products. The result of analysis showed that the satisfaction of consumers was 92% and the defective issues of products were confirmed through frequency analysis. The results of analysis on the use satisfaction, system efficiency, and system effectiveness items of the developed product planning prediction program showed that the satisfaction was high. Defective issues are very meaningful data in that they provide information necessary for quickly recognizing the current problem of products and establishing improvement strategies.

#Big Data #Product Planning #Sentiment Analysis #Logistic Regression #Web Crawling

참고문헌 (17)

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Heiner Evanschitzky / 2012 / Success Factors of Product Innovation: An Updated Meta-Analysis / Journal of Product Innovation Management 29:21~37

Kenneth B. Kahn / 2012 / An Examination of New Product Development Best Practice / Journal of Product Innovation Management 29(2):180~192

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