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군집분석 계층적군집법 비계층적군집법 군집분석사례

"군집분석 계층적군집법 비계층적군집법 군집분석사례"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.07.29 최종저작일 2017.01
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군집분석 계층적군집법 비계층적군집법 군집분석사례
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    소개

    "군집분석 계층적군집법 비계층적군집법 군집분석사례"에 대한 내용입니다.

    목차

    제1절 군집분석의 정의와 방법
    제2절 계층적 군집법
    제3절 비계층적 군집법
    제4절 계층적 군집화와 비계층적 군집화
    제5절 군집 분석 사례

    본문내용

    정의
    – 다수의 대상들(소비자, 제품, 시청자 등)을 각 대상이 보유하는 특성을 기반으로 유사한 특성을 가진 것끼리 그룹핑을 하는 다변량 통계기법
    – 군집분석으로 두 개 이상의 그룹이 형성되며 이 각각의 그룹을 군집이라 부름
    – 군집분석의 핵심은 군집 내 구성원들은 되도록 유사하게, 그룹간에는 가급적 상이한 대상들을 군집화하는 것
    – 군집분석은 자료의 구조를 평가한다는 측면에서 요인분석과 비슷하다고 할 수 있지만 요인분석은 변수들을 그룹화하는 반면, 군집분석은 대상을 그룹화한다는 측면에서 큰 차이가 존재함
    – 군집분석은 대상을 분류한다는 측면에서 판별분석과 유사하지만 판별분석은 분석 이전에 이미 그룹이 이루어져 있어 기본과업이 집단들간의 차별적 특징을 설명하는 변수를 찾아내는데 그 목적이 있는 반면, 군집분석은 사전에 집단이 나누어져 있지 않으며 기본과업이 여러 변수에 걸치는 유사한 특징을 가지는 대상을 그룹화한다는 점에서 차이가 존재함
    – 마케팅을 비롯한 여러 경영분야에서 응용 될 수 있는 통계 기법으로 제품태도, 의견, 선호도 등을 기준으로 시장을 세분화하거나 경쟁브랜드들 간에 유사성 내지는 차이점을 기반으로 유사브랜드(경쟁브랜드)를 묶어내는 등 마케팅 및 경영전략에 응용이 가능한 통계기법

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 군집분석의 정의와 방법
      군집분석은 데이터 내에 존재하는 자연스러운 그룹을 찾아내는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 구조와 특성을 이해할 수 있으며, 유사한 특성을 가진 개체들을 하나의 그룹으로 묶어 분석할 수 있습니다. 군집분석에는 계층적 군집법과 비계층적 군집법이 있는데, 계층적 군집법은 개체들을 단계적으로 병합하거나 분할하여 군집을 형성하는 반면, 비계층적 군집법은 사전에 정해진 군집 수에 따라 개체들을 직접 군집화합니다. 이 두 가지 방법은 각각 장단점이 있어 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
    • 2. 군집분석에 이용되는 자료
      군집분석에 이용되는 자료는 주로 정량적인 데이터입니다. 예를 들어 고객의 나이, 소득, 구매 금액 등과 같은 수치형 변수들이 활용됩니다. 이러한 변수들을 이용하여 유사한 특성을 가진 고객들을 군집화할 수 있습니다. 또한 범주형 변수도 군집분석에 사용될 수 있는데, 이 경우 변수들 간의 유사도를 계산하여 군집화를 수행합니다. 군집분석에 사용되는 자료는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있습니다.
    • 3. 계층적 군집법
      계층적 군집법은 개체들을 단계적으로 병합하거나 분할하여 군집을 형성하는 방법입니다. 이 방법에는 응집형 계층적 군집법과 분할형 계층적 군집법이 있습니다. 응집형 계층적 군집법은 개체들을 하나의 큰 군집에서 점차 작은 군집으로 분할해 나가는 방식이며, 분할형 계층적 군집법은 전체 데이터를 점차 작은 군집으로 분할해 나가는 방식입니다. 계층적 군집법은 군집의 수를 사전에 정하지 않아도 되며, 군집의 구조를 시각적으로 확인할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 대규모 데이터에 적용하기 어렵다는 단점이 있습니다.
    • 4. 비계층적 군집법
      비계층적 군집법은 사전에 정해진 군집 수에 따라 개체들을 직접 군집화하는 방법입니다. 대표적인 비계층적 군집법으로는 K-평균 군집법, 퍼지 C-평균 군집법, 자기조직화 지도 등이 있습니다. 이 방법들은 계층적 군집법에 비해 대규모 데이터에 적용하기 용이하며, 군집의 형태와 크기를 사용자가 직접 조절할 수 있습니다. 하지만 군집 수를 사전에 정해야 한다는 단점이 있습니다. 따라서 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 비계층적 군집법을 선택해야 합니다.
    • 5. 계층적 군집화와 비계층적 군집화의 차이
      계층적 군집화와 비계층적 군집화의 가장 큰 차이점은 군집 수를 사전에 정하는지 여부입니다. 계층적 군집화는 군집 수를 사전에 정하지 않고 단계적으로 군집을 형성하는 반면, 비계층적 군집화는 사전에 정해진 군집 수에 따라 개체들을 직접 군집화합니다. 또한 계층적 군집화는 군집의 구조를 시각적으로 확인할 수 있는 장점이 있지만, 대규모 데이터에 적용하기 어렵다는 단점이 있습니다. 반면 비계층적 군집화는 대규모 데이터에 적용하기 용이하지만, 군집 수를 사전에 정해야 한다는 단점이 있습니다. 따라서 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 군집화 방법을 선택해야 합니다.
    • 6. 군집 해석
      군집분석을 통해 얻어진 군집들을 해석하는 것은 매우 중요합니다. 군집 해석을 통해 각 군집의 특성을 이해하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있습니다. 군집 해석 시 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 각 군집의 특성을 파악하여 군집 간 차이점을 분석해야 합니다. 둘째, 군집 내 개체들의 유사성을 확인하여 군집의 동질성을 평가해야 합니다. 셋째, 군집의 크기와 분포를 분석하여 군집의 균형성을 확인해야 합니다. 넷째, 군집 간 관계를 분석하여 군집 구조를 이해해야 합니다. 이러한 군집 해석 과정을 통해 데이터의 특성을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
    • 7. 군집분석 사례
      군집분석은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 마케팅 분야에서는 고객 세분화를 위해 군집분석을 활용할 수 있습니다. 고객의 구매 패턴, 선호도, 인구통계학적 특성 등을 바탕으로 고객을 유사한 특성을 가진 군집으로 분류할 수 있습니다. 이를 통해 각 군집별로 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 의료 분야에서는 환자들의 증상, 검사 결과, 치료 경과 등을 바탕으로 군집분석을 수행하여 유사한 특성을 가진 환자군을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있습니다. 이처럼 군집분석은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
  • 자료후기

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      군집분석에 대한 이해를 돕는 포괄적인 내용이 잘 정리되어 있습니다.
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