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https://sites.google.com/view/2023-snue-swaicamp?pli=1

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2023 서울교대_디지털새싹 캠프

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서울교대 SW,AI 디지털새싹 캠프

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https://kosis.kr/edu/visualStats/index.do?menuId=M_05&ctgryId=C_02_04

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KOSIS 통계놀이터에 로그인하셨습니다.닉네임을 설정 후 서비스를 이용하실 수 있습니다.

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https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do

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국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유*활용할 수 있도록 공공데이터(Dataset)와 Open API로 제공하는 사이트입니다.

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네이버에서 얼마나 많이 검색되는지 궁금한 주제가 있으신가요? 네이버 검색데이터를 직접 조회해 보세요!

궁금한 주제어를 설정하고, 하위 주제어에 해당하는 검색어를 콤마(,)로 구분 입력해 주세요. 입력한 단어의 추이를 하나로 합산하여 해당 주제가 네이버에서 얼마나 검색되는지 관련 데이터를 제공합니다.

예) 주제어 캠핑 : 캠핑, Camping, 캠핑용품, 겨울캠핑, 캠핑장, 글랩핑, 오토캠핑, 캠핑카, 텐트, 캠핑요리

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네이버의 검색 트렌드 및 급상승검색어 이력, 쇼핑 카테고리별 검색 트렌드 제공

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내가 생각하는 것~

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https://url.kr/8kmhut

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나도 데이터과학자가 될 수 있다!

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여러 가지 형태의 자료를 수집하여 보다 알기 쉬운 시각 자료로 표현하는 것.

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많은 양의 자료를 이용해 또 다른 자료로 만든것?

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여러 형태에 자료를 정리해 보기 쉽게 정리하고 나열한 것.

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통계란:
설문조사 자료
그래프

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많은 내용을 모두 간추리는 것.

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정신없이 나열해 놓은 자료를 한눈에 알아볼 수 있게 그래프나 표로 정리해 놓은 것

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다양한 자료를 보기 쉽게 압축 또는 정리해 그래프 또는 표로 만든 것

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통계란 사회현상의 양을 반영하는 숫자들을 모아 한눈에 볼수있게 다양한 방법으로 나타낸 것

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한 곳에 몰아 어림하여 나타낸 그래프

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반달가슴곰은 지난 5년간 약 30마리가 증가했다. 이는 평균적으로 1년에 약 6마리씩 증가했다는 것을 의미한다. 결코 적지 않은 수이므로. 다른 동물들도 고르게 보호해야 할 것 같다.

결론: 바꾼다

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반달가슴곰을 쓰지 않겠다.

# data[].attributes.subject
반달가슴곰을 쓰지 않겠다.

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왜냐하면 그래프를 보고 반달가슴곰의 수가 매년마다 늘어나는
것을 확인 할 수 있고, 반달가슴곰보다 개체 수가 더 적은 멸종위기종 동물은 매우 많기 때문에 더 심각한 상황에 놓인 동물을 캠페인 주제로 정하는 것이 더 효율적이고 효과가 좋을 것 같다.

# data[].attributes.headline
반달가슴곰을 캠패인 주제로 쓰지 않겠다.

# data[].attributes.subject
반달가슴곰을 캠패인 주제로 쓰지 않겠다.

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왜냐하면 반달가슴곰 말고도 보호가 필요한 동물들이 있기 때문이다.
반달가슴곰의 경우 이미 개체 수가 안정적으로 증가하고 있기 때문에 캠패인을 멈춘다고 해도 아주 큰 타격은 없을 것이다.
그러므로 반달가슴곰 말고 다른 동물을 주제로 캠패인을 하는것이 더 효과적일 것이다.

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반달가슴곰을 캠페인 주제로 쓰자

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반달가슴곰을 캠페인 주제로 쓰자

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나는 반달가슴곰을 캠페인 동물로 계속 쓰겠다. 왜냐하면 반달가슴곰은 5년동안 약 30마리밖에 늘지 않았기 때문에 5년에 약 30마리 정도면 곰의 수가 아주 조금밖에 늘지 않았기 때문이다

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반달가슴곰을 캠페인의 주인공으로 쓰겠다.

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반달가슴곰을 캠페인의 주인공으로 쓰겠다.

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반달가슴곰은 캠페인이 성공한 좋은 사례이기 때문이기도 하고 반달가슴곰은 사람들이 잘 아는 멸종위기동물이기도 하기에 반달가슴곰을 주인공으로 쓰는 게 좋을 거라고 생각한다

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바꿀 것이다 왜냐하면 반달가슴곰은 수가 줄어드는 것이 아닌 늘어나고 있기 때문이다

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반달가슴골은 멸종 위기 동물이고 4년안에 30마리가 늘어나 수가 아직 적다. 그래서 다른 동물로 바꾸고 싶다.

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반달가슴곰을 캠패인 동물로 계속 할 것이다

# data[].attributes.subject
반달가슴곰을 캠패인 동물로 계속 할 것이다

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반달가슴곰의 수는 지난 캠패인이 진행되며 많이 늘어나며 캠패인이 성공했으며 이는 계속 관심을 주면 좋은 영향을 줄 것이다.

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반달가슴곰을 캠페인 동물로 계속 쓰겠다.반달가슴곰은 멸종위기동물 이기도 하고 멸종 위기에 처한 반달가슴곰을 보호해야 하기 때문이다. 또 반달가슴곰은 5년동안 약 30마리밖에 늘지 않았기 때문에 반달가슴곰을 보호해야할 것 같다고 생각한다.

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데이터 과학 사용 사례(추천 시스템)

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데이터 과학 사용 사례(추천 시스템)

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추천 시스템(Recommender System)은 온라인 소매업이나 이와 유사한 개념을 활용하는 다양한 비즈니스에 널리 활용된다. 우리는 아마존이나 넷플릭스, 페이스북, 링크드인, 구글 유튜브와 같은 온랑니 서비스가 제공하는 다양한 제품 추천 기술에 꽤 익숙해 져있다.

활용 효과

매출 증가: 추천 시스템은 소비자가 좋아하거나 필요한 제품을 쉽게 찾도록 돕는다. 성공적인 제품 추천은 결국 제품 판매량 상승과 매출 증대로 이어진다.

다양한 제품 판매: 추천 시스템은 사용자가 찾기 어려운 제품을 손쉽게 찾도록 도우며 결과적으로 이러한 제품의 판매를 촉진한다.

사용자 만족도 및 충성도 향상: 잘 만든 추천 시스템은 서비스의 전체적인 사용자 경험을 개선한다. 사용자가 자신과 관련성이 높고 흥미로운 제품을 발견할수록 사용자의 서비스 만족도가 상승해 재방문율이 높아져서 비즈니스의 지속적인 매출에 도움이된다.

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금융 업계의 9가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

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금융업계에서 데이터 과학을 이용하는 것은 단순한 유행을 넘어서, 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해서는 꼭 필요한 일이 되었습니다. 은행들은 빅데이터 기술이 자원을 효율적으로 집중시키고, 더 현명한 결정을 내리거나 실적을 향상시키는 데 도움을 준다는 사실을…

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2008년 미국 대통령 선거

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2008년 미국 대통령 선거

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정치, 사회, 문화 활용 사례 살펴보겠습니다. 빅데이터의 정치 분야의 사례로는 2008년 미국 대통령 선거를 예로 들 수 있다. 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하였고 이를 분석하여 유권자 맞춤형 선거 전략을 진행하였습니다. 당시 캠프는 종교, 인종, 가구 형태, 소비 수준, 나이와 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 구독하는 잡지, 마시는 음료, 과거 투표 여부 등 유권자 성향까지 소셜 미디어나 전화 또는 개별 방문을 통해 유권자 정보를 수집하였습니다.
수집된 데이터는 캠프로 전송되었고 유권자 정보를 온라인으로 통합 관리하는 보트 빌더 시스템의 도움으로 유권자에 대한 예측, 미결정 유권자 선별, 유권자 성향 분석을 해나갔습니다. 이를 바탕으로 유권자 맞춤형 선거 전략을 전개하였고 비용 대비 효과적인 선거를 치를 수 있었습니다.

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정치, 사회, 문화 활용 사례 살펴보겠습니다. 빅데이터의 정치 분야의 사례로는 2008년 미국 대통령 선거를 예로 들 수 있다. 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하였고 이를 분석하여 유권자 맞춤형 선거 전략을 진행하였습니다. 당시 캠프는 종교, 인종, 가구 형태, 소비 수준, 나이와 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 구독하는 잡지, 마시는 음료, 과거 투표 여부 등 유권자 성향까지 소셜 미디어나 전화 또는 개별 방문을 통해 유권자 정보를 수집하였습니다.

수집된 데이터는 캠프로 전송되었고 유권자 정보를 온라인으로 통합 관리하는 보트 빌더 시스템의 도움으로 유권자에 대한 예측, 미결정 유권자 선별, 유권자 성향 분석을 해나갔습니다. 이를 바탕으로 유권자 맞춤형 선거 전략을 전개하였고 비용 대비 효과적인 선거를 치를 수 있었습니다. 사회 분야 활용 사례로는 서울시의 심야버스 노선 확정이 있습니다. 서울시는 심야버스 노선을 확정하는 데 빅데이터를 활용하였습니다.

우선 KT와 함께 심야에 핸드폰을 사용하는 사람들의 정보를 분석 및 수집하였습니다. 발신자 출발지와 소유자의 도착지를 연결하여 심야에 이동해야 할 길을 찾고 서울시는 이 데이터를 바탕으로 새로운 노선을 확정하였습니다. 문화 부분 활용 사례로는 머니볼 이론이 있습니다. 머니볼 이론이란 분석한 경기 데이터를 기반으로 적재적소에 선수들을 배치하여 승률을 높이는 게임 이론입니다.

영화로도 만들어진 머니볼 이론은 오클랜드 애슬레틱스의 구단장인 빌리 빈은 출루율이 승패에 영향을 미친다는 가정하에 선수들의 데이터를 분석하였고 출루율은 높지만 저평가된 선수들을 고용하였습니다. 그 결과 메이저리그 최초로 20연승의 신기록을 세웠습니다. 정확한 의미에서 머니볼 이론은 빅데이터 분석은 아니지만 데이터 분석 수요가 미미했던 스포츠 분야에서 데이터 분석의 중요함을 보여주었다는 점과 그 당시 비 정형화된 데이터를 활용했다는 점에서 빅데이터의 개념과 유사한 사례라 볼 수 있습니다.

다음은 경영, 마케팅 활용 사례입니다. 경영 분야에서의 빅데이터 분석이 가장 많이 사용될 것으로 예측되는 분야를 조사한 결과 마케팅 49%, 생산관리 18%, 재무 15%, 신사업 14%, 인사 4% 등으로 나타났습니다. 마케팅 분야에서 방대한 양의 데이터의 저장이 이루어진 예시로 상품 스캐너가 있습니다. 처음 스캐너는 계산 편리성과 가격 식별 등 매장 관리를 더욱 편하게 하기 위해 사용되었고 이 이유만으로도 그 당시 상당한 혁신이었습니다.

스캐너가 설치된 후 저장되기 시작한 데이터의 중요성을 인식하였고 마케팅 분야에서 스캐너 데이터를 활용한 연구들이 활발히 진행되었습니다. 스캐너 데이터의 사용 이후 기업의 데이터 활용에 큰 변화가 생겼습니다. 인트라넷, 인터넷 등 네트워크 기술의 발달로 고객 관계 관리, 전사적 자원관리 시스템 등 IT 기반 시스템을 위한 DB 구축이 진행되었고, 빅데이터가 그 뒤를 따르고 있습니다.

아마존은 소비자들의 구매 내역을 데이터베이스에 저장하고 이 기록을 분석하여 소비자의 관심사와 소비 취향을 파악합니다. 이러한 빅데이터의 활용을 통해 아마존은 소비자에게 알맞은 추천 상품을 표시합니다. 고객 한 사람 한 사람의 성향을 파악해 가장 일치한다고 생각되는 상품을 자동으로 제시하는 것입니다. 아마존의 추천 상품 표시와 같은 방식으로 페이스북 및 구글도 빅데이터의 활용을 증대시키고 있습니다.

페이스북 및 구글은 이용자의 검색 조건 또는 사진과 동영상 같은 비정형 데이터를 즉각 처리하여 맞춤형 광고를 제공하는 등의 노력을 기울이고 있습니다. 인터넷으로 시작해서 인터넷으로 끝내는 생활, 스마트폰을 이용해 쇼핑 및 정보 검색을 하고 실시간으로 글을 남기는 등의 인터넷을 이용하는 동안 남은 데이터 흔적들을 분석하면 소비 성향 및 개인의 생활 패턴 등을 예측할 수 있고 기업들은 이러한 예측 데이터를 통해서 소비자의 취향을 파악 및 예측할 수 있습니다.

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빅데이터 분석 활용 사례

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빅데이터 분석 활용 사례 정치, 사회, 문화 활용 사례 살펴보겠습니다. 빅데이터의 정치 분야의 사례로는 2008년 미국 대통령 선거를 예로 들 수 있다. 미국 대통령 후보는 다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보하였고 이를 분석하여 유권자 맞춤형 선거 전략을 진행하였습니다.

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금융 업계에서 데이터 과학을 활용하는 법

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금융 업계에서 데이터 과학을 활용하는 법

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금융 업계의 9가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

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금융업계에서 데이터 과학을 이용하는 것은 단순한 유행을 넘어서, 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해서는 꼭 필요한 일이 되었습니다. 은행들은 빅데이터 기술이 자원을 효율적으로 집중시키고, 더 현명한 결정을 내리거나 실적을 향상시키는 데 도움을 준다는 사실을…

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장바구니 분석은 고객의 구매 행위를 이해하려는 노력이다. 더 구체적으로 설명하면 소매 업체는 장바구니 분석으로 고객들이 어떤 제품들을 동시에 구매하는지 알 수 있다.

예를 들어 장바구니 분석으로 많은 사람이 동시에 구매하는 샴푸와 린스의 연관성을 도출할 수 있다.
사실 샴푸와 린스의 연관성은 너무 뻔하므로, 이러한 결론에 도달하기 위해 복잡한 알고리즘을 사용할 필요는 없다. 물론 장바구니 분석의 목표는 이와는 달리 상식적으로 생각해 내기 쉽지 않은 관계를 발견하는 것이다.
장바구니 분석의 유명한 (하지만 도시 전설이 되어 간다는 의심을 받는)사례로, 한 소매 업체는 맥주와 기저귀의 구매에 높은 상관관계라 있음을 발견하고 이러한 구매 성향을 보이는 고객을 뉴대디라고 정의하기도 했다.
소매 업체는 다음 관은 주요 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 장바구니 분석을 활용한다.

장바구니 분석으로 매장의 상품을 효과적으로 배치할 수 있다. 즉, 상관관계가 높은 상품들을 전략적으로 가까이 진열해 고객이 이들을 함께 구매하도록 유도한다. 앞의 예에서는 기저귀를 맥주 냉장고 근처에 배치할 수 있다.

장바구니 분석으로 고객의 발걸음을 오프라인 매장으로 유인하는 마케팅 캠페인을 진행할 수 있다. 예로 카메라 판매점은 디지털카메라의 대대적인 할인 행사를 진행하면서 (카메라와 통상 함께 구매하는) 메모리 카드의 가격을 비싸게 책정할 수 있다. 이러한 전략으로 고객을 저렴한 가격으로 유혹하면서도 전체 판매의 마진을 유지할 수 있다.

장바구니 분석으로 판매 제품을 더 나은 기준으로 나눠 제품 카테고리를 효과적으로 관리 한다.

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데이터 과학을 활용하고 있는 사례: 추천 앤진

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데이터 과학을 활용하고 있는 사례: 추천 앤진

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소매 업계의 10가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례. 최근 들어 데이터가 산업의 강력한 원동력이 되어준다는 사실이… | by aimap marker | Medium
추천 엔진은 고객의 행동을 예측하기 위한 도구로 매우 유용하게 사용됩니다. 소매업자들은 고객의 의견을 가치있게 활용하기 위해서 추천 엔진을 사용하며, 결과적으로 추천 엔진은 판매량을 늘리고 트렌드를 예측하도록 도와줍니다.
추천 엔진은 고객의 선택에 따라 지속적으로 조정되며, 수 많은 데이터 필러링을 통해서 통찰력을 갖게 됩니다. 일반적으로 추천엔진은 협업필터링(Collaborative Filtering) 또는 내용기반필터링(content-based filtering) 알고리즘을 사용하고 있습니다. 고객의 과거 행동이나 일련의 상품 특성이 알고리즘의 고려 대상이 되고, 뿐만 아니라 인구통계학적 데이터나 유용성, 선호도, 필요성, 이전 쇼핑 경험과 같은 다양한 종류의 데이터가 과거 데이터 학습 알고리즘을 위해 사용됩니다.

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소매 업계의 10가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

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최근 들어 데이터가 산업의 강력한 원동력이 되어준다는 사실이 입증되었습니다. 여러 업계를 대표하는 대기업들이 데이터의 유익한 가치를 활용하고자 하고 있습니다.

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사기 및 부정행위 감지

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사기 및 부정행위 감지

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사기 및 부정행위 탐지

머신러닝은 신용카드, 회계 보험 등과 관련된 부정행위를 효과적으로 감지하고 예방하는 데 중요하게 활용될 수 있습니다. 철저한 보안을 위해 부정행위의 사전 탐지는 필수적이고 은행이 이를 빨리 발견할수록 계좌 활동을 빨리 제한하여 손실을 최소화할 수 있습니다.

부정행위 탐지를 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

모델 추정과 예비 시험을 위한 데이터 샘플 확보

모델 추정

테스트 및 전개

모든 데이터 셋이 각기 다르기 때문에 데이터 과학자들의 개별적인 트레이닝과 미세 조정이 필요하며, 깊은 이론적 지식을 실제 애플리케이션으로 변환하기 위해서는 연관분석, 클러스터링, 예측, 분류와 같은 데이터 마이닝 기술에 대한 전문 지식이 필요합니다.

사기 적발의 예로, 비정상적인 대량 거래가 일부 발생하였을 때 계좌 소유자가 거래를 확인할 때까지 은행의 사기 방지 시스템을 작동하여 이를 보유하는 경우를 들 수 있습니다. 새로운 계정의 경우에 사기 탐지 알고리즘은 인기 품목의 비정상적으로 높은 구매량 또는 유사 데이터들을 통해 단기간에 개설된 여러개의 계정을 조사할 수 있습니다.

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유튜브를 보다 보면 자신이 찾아보지 

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유튜브를 보다 보면 자신이 찾아보지 않고 구독하지 않았는데도 화면에서 알고리즘을 통해 여러 동영상들을 추천해주는 것을 볼 수 있다. 우리는 이런 영상들을 지속적으로 자연스레 접하게 되고, 나아가 추천 영상을 통해 알게 된 제품을 구매하거나 유튜버들을 구독하기도 한다. 이러한 유튜브의 알고리즘은 빅데이터 기술을 기반으로 이루어진다.

빅데이터(Big data)란 디지털 환경에서 생성되는 문자와 영상 데이터 등을 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 사용자는 마우스 클릭 한번에 수많은 디지털 흔적(Digital Footprint)을 남기고, 자신의 인적사항부터 어떤 음식을 좋아하는지, 어떤 패션을 선호하는지에 대해 개인의 모든 것이 데이터화 되어 축적된다. 즉, '개인'을 데이터화하는 작업이 빅데이터이다.

이처럼 유튜브는 빅데이터를 활용하여 소셜 카테고리를 이용하는 마케팅을 시행하고 있다. 이 알고리즘은 유튜브의 ‘공유’라는 특성을 이용한 알고리즘이다. 흔히 자신이 마음에 드는 영상이 있으면 좋아요를 누르거나 댓글을 달고, 더 나아가 이를 카카오톡, 페이스북 등 남에게 공유하는 행위까지 이루어진다. 사용자가 유튜브에서 여러 활동을 할수록 유튜브에 소셜 데이터가 남게 되고 유튜브는 이러한 빅데이터의 분석 기록을 토대로 사용자에게 영상을 추천해준다.

출처 : 소비자평가(http://www.iconsumer.or.kr)

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마케팅 성공의 열쇠는 특정 고객의 요구와 선호에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 것입니다. 데이터 분석을 활용하면 적시에 적절한 제품을 알맞은 고객에게 제공하는 개인화된 마케팅을 성공할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 새오룬 제품의 잠재적 고객을 식별하기 위한 대상 선택의 과정에 널리 사용됩니다. 데이터 과학자들은 고객 행동, 인구통계 및 과거 구매 데이터를 활용하여 프로모션이나 제안에 대한 고객의 응답 가능성을 예측하는 모델을 구축하였습니다. 따라서 은행들은 효율적이고 개인화된 고객 확보를 할 수 있고 고객과의 관계를 개선할 수 있습니다.

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학교: 원명초등학교
학년 반: 6학년 1반
이름: 이서윤

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스타벅스의 빅데이터 활용

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스타벅스의 빅데이터 활용

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스타벅스 앱에 차량번호를 등록해 놓으면 음료 주문과 동시에 자동 결제된다. '마이디티패스' 서비스다. 마이디티패스를 포함해 사이렌오더 개인 추천 서비스, 지역특화음료 등 스타벅스의 히트 서비스들은 모두 데이터 분석을 기반으로 탄생했다.

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금융 업계의 8가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

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금융 업계의 8가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

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고객 데이터 관리

은행들은 대량의 데이터를 수집, 분석, 저장해야 합니다. 그러나 이를 단순한 회계감사의 일으로 보기 보다는, 머신러닝과 데이터 과학 툴을 이용해 새로운 수익의 기회를 창출하고 고객에 대해 더 많이 파악할 수 있는 가능성으로 바꿀 수 있습니다.

오늘날 디지털 뱅킹은 점점 더 많은 인기를 누리며 널리 사용되고 있습니다. 이 과정에서 수 테라바이트의 고객 데이터가 생성되기 때문에 데이터 과학자 팀의 첫 번째 할 일은 이 중에서 유의미하고 진정으로 관련된 데이터들을 분리해내는 것입니다. 그 다음 고객 행동, 상호작용 및 선호도에 대한 정보를 가지고 정확한 머신러닝 모델의 도움을 받아 가장 관련성이 높은 고객의 정보면 분리 및 처리하여 비즈니스 의사 결정의 과정을 개선함으로써 은행에게 새로운 수익 기회를 제공합니다.

투자은행을 위한 리스크 모델링

리스크 모델링은 금융 활동을 규제하는 데 도움이 되고 금융상품의 가격을 결정할 때에도 아주 중요한 역할을 하기 때문에 투자 은행에게 높은 우선 순위에 있는 기능 중 하나입니다. 투자은행은 기업의 자금조달, 인수합병 촉진, 기업 구조조정 또는 재편, 투자 목적을 위해서 기업의 가치를 평가합니다.

이 과정에 있어서 리스크 모델링은 매우 실질적인 도움이 되며 더 많은 데이터를 가지고 데이터 과학의 툴을 활용할수록 더 잘 평가됩니다. 금융업계의 혁신가들은 비데이터의 힘을 통해서 효과적인 리스크 모델링과 더 나은 데이터 중심의 의사결정을 위해 다양한 신기술을 활용하고 있습니다.

고객맞춤형 마케팅

마케팅 성공의 열쇠는 특정 고객의 요구와 선호에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 것입니다. 데이터 분석을 활용하면 적시에 적절한 제품을 알맞은 고객에게 제공하는 개인화된 마케팅을 성공할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 새오룬 제품의 잠재적 고객을 식별하기 위한 대상 선택의 과정에 널리 사용됩니다. 데이터 과학자들은 고객 행동, 인구통계 및 과거 구매 데이터를 활용하여 프로모션이나 제안에 대한 고객의 응답 가능성을 예측하는 모델을 구축하였습니다. 따라서 은행들은 효율적이고 개인화된 고객 확보를 할 수 있고 고객과의 관계를 개선할 수 있습니다.

고객생애가치 예측

고객생애가치(CLV)는 기업이 미래의 고객과의 전체 관계에서 얻을 모든 가치를 예측하는 것입니다. 이 예측의 중요성은 매우 빠르게 증가하는 추세인데, 고객 관리 및 관계 유지와 수익 향상, 비즈니스 성장에 도움이 되기 때문입니다.

수익성 있는 고객을 확보하고 유지하는 것은 은행에게 있어 점점 더 까다로워지는 일종의 도전입니다. 경쟁이 치열해짐에 따라 은행들은 이제 효율적으로 자원을 집중하기 위해 각 고객에 대한 360도 시야가 필요해졌습니다. 바로 여기에서 데이터 과학이 활용될 수 있죠. 고객 확보와 유인책, 다양한 금융 상품 및 서비스, 그것들의 양이나 수익성, 그리고 고객 특성과 관련된 지리적, 인구통계학적 정보나, 시장 데이터와 같은 많은 양의 데이터가 고려되어야만 합니다.

이같은 데이터는 종종 유의미하고 유용한 정보가 되기 위해 조작과 후처리가 필요합니다. 은행 고객의 프로필, 금융 제품 및 서비스는 매우 다양하기 때문에 고객의 행동과 기대도 다양해질 수밖에 없기 때문이죠.

일반화된 선형 모형(GLM), 단계적 회귀 분석, 분류 및 회귀 분석 트리(CART)와 같은 다양한 CLV 모델을 개발하기 위해 많은 도구와 접근방법이 데이터 과학자들에 의해 고려됩니다.

CLV에 기반해 향후 마케팅 전략을 결정하기 위해 예측 모델을 구축하는 일은 회사의 수익성과 성장을 증대시키고 고객의 생애 전반 동안에 좋은 관계를 유지할 수 있게 해주는 매우 귀중한 과정이라고 할 것입니다.

실시간 분석과 예측 분석

은행에서 분석의 중요성은 너무나 분명합니다. 금융 업계의 데이터 과학 활용 사례는 모두 분석과 밀접한 관련을 가지기 때문에 머신러닝 알고리즘과 데이터 과학 기술을 도입하는 것은 은행의 분석 전략 개선에 크게 기여할 수 있습니다. 정보의 접근성이나 다양성이 빠르게 증가함에 따라 데이터 과학을 활용한 분석은 더욱 정교해지고 정확해지는 추세입니다.

이용가능한 정보들의 잠재적인 가치는 놀라울 정도입니다. 데이터 분석 프로세스의 비용이나 절차는 축소되어 온 반면에 단순한 노이즈가 아닌 진짜 의미있는 신호로 작용하는 유의미한 데이터의 양은 지난 몇년 간 기하급수적으로 증가했습니다.

산재하는 많은 양의 데이터 중에서 진정으로 연관성 있는 데이터를 정확히 구별해 내는 것은 효과적인 문제 해결과 현명한 의사 결정에 도움을 줍니다. 실시간 분석은 사업의 발목을 잡는 문제를 이해하게 해주고, 예측 분석은 이를 해결하기 위한 올바른 기법을 선택하도록 돕습니다. 분석 기능을 잘 활용하면 잠재적인 문제를 사전에 방지함으로써 훨씬 더 나은 사업 결과를 얻을 수 있습니다.

고객 세분화

고객 세분화는 고객의 행동 또는 특정 특성(예: 지역, 연령, 소득 등)에 기초하여 고객 그룹을 선별하는 것을 의미한다. 데이터 과학자들의 클러스터링, 의사결정 트리, 로지스틱 회귀 등과 같은 다양한 기법을 활용하여 모든 고객 집단의 생애가치를 학습한 뒤에 부가가치가 높은 그룹과 낮은 그룹을 선별해내는 기술을 개발합니다.

이러한 고객 세분화는 마케팅 자원을 효과적으로 할당하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 판매 기회를 늘리고 각 고객 그룹에 대한 맞춤 접근법을 활용하도록 해줍니다. 고객 세분화는 고객 서비스를 개선하고 고객의 충성도를 유지하는 데 도움이 될 수 있도록 설계되었으며, 이는 금융 업계에 꼭 필요한 기능이라 할 수 있습니다.

추천 엔진

데이터 과학과 머신러닝은 고객의 활동을 분석하고 필터링하여 고객에게 가장 적합하고 정확한 항목을 제안해 주는 간단한 알고리즘을 만들어낼 수 있습니다. 이러한 추천 엔진은 사용자가 직접 검색하기 전에 관심을 가질만한 항목을 보여줍니다. 추천 엔진을 구축하기 위해 데이터 전문가들은 많은 정보를 분석 및 처리하고, 고객 프로필을 확인하며, 반복되는 추천을 피하기 위해서 항목들의 상관관계에 대한 데이터를 습득해야 합니다.

추천 엔진의 유형은 알고리즘의 필터링 방법에 따라 달라집니다. 협업 필터링 방식은 사용자 기반 또는 항목 기반으로 나뉘어지며, 사용자의 선호를 분석하여 유사한 다른 사용자에게 비슷한 제품을 추천하는 원리입니다. 협업 필터링 접근방식의 주요 한계점은 고비용과 계산 착오를 유발하는 많은 양의 데이터를 사용한다는 점입니다.

항목 기반 필터링은 사용자의 이전 활동을 참고하여 과거에 사용한 것과 유사한 항목을 추천하는 비교적 단순한 알고리즘으로 작동합니다. 따라서 복잡한 항목을 대상으로 하거나 연결이 불분명한 경우에는 실패할 가능성이 높습니다.

협업 필터링과 항목 기반 필터링을 결합한 하이브리드 형태의 추천엔진도 있습니다. 절대적인 방식은 없으며, 양 쪽 모두 장단점이 있기 때문에 목표와 상황에 따라 적절히 택하여야 합니다.

고객 지원

훌륭한 고객 지원 서비스는 고객과 생산적인 관계를 장기적으로 유지하기 위해 핵심적입니다. 금융 산업에서 고객 지원은 중요하고도 광범위한 개념으로서, 본질적으로 은행은 서비스 기반 사업이기 때문에 활동의 대부분이 서비스 요소를 포함합니다. 고객의 질문과 불만사항에 빠르고 철저하게 대응하거나 고객과 원활히 상호작용하는 일을 말하죠.

데이터 과학은 이 과정을 적절히 자동화하여 비용을 절감하면서도 고객 지원 서비스가 더욱 정확하고 생산적으로 처리될 수 있도록 합니다

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금융 업계의 9가지 대표적인 데이터 과학 활용 사례

# data[].attributes.attachment_link.description
금융업계에서 데이터 과학을 이용하는 것은 단순한 유행을 넘어서, 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해서는 꼭 필요한 일이 되었습니다. 은행들은 빅데이터 기술이 자원을 효율적으로 집중시키고, 더 현명한 결정을 내리거나 실적을 향상시키는 데 도움을 준다는 사실을…

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학교: 원명초등학교
학년반: 6학년 1반
이름: 김도현

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100+200
100200
300

# data[].attributes.body
컴퓨터와 의사소통하기

질문>> 몇학년인가요? 6학년

답변>>  6학년

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★컴퓨터와 의사소통하기

질문>>몇 학년인가요?: 6

답변>> 6

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안녕하세요!
성동초등학교
6학년 4반
박상인

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서울보라매초등학교
6학년 2반
김민지

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print("학교:서원초등학교")                                  print("학년반:6학년?반")                                      print("이름 이우진")

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print("학교:서원초등학교")                                  print("학년반:6학년?반")                                      print("이름 이우진")

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학교:서원초등학교
학년반:6학년?반
이름 이우진

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학교는 성남신기초이고요
6학년 4반입

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학교는 성남신기초이고요
6학년 4반입니다
이름은 박서연입니닷

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학교: 서울교육대학교 부설초등학교
학

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학교: 서울교육대학교 부설초등학교
학년 반: 6학년 3반
이름: 임건우

# data[].attributes.body
★컴퓨터와 의사소통하기★
답변>>  6

질문>>몇 학년인가요?:6

어째서...? 뭐가 문제인지 아직도 모르겠다ㅏ

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학교:서원초
반:6학년 5반
이름:주

# data[].attributes.body
학교:서원초
반:6학년 5반
이름:주민준

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#include<stdio>

int main

{

printf("학교:00초등학교\n");
printf("학년반:6학년0반\n")
printf("이름:이우진")
return 0;

}

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100+200
100200
300

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100 + 200
100200
300

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100+200
100200
300

# data[].attributes.body
100+200의 계산 결과는??
300

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질문>>몇 학년인가요?:6

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질문>>몇 학년인가요?:6☆컴퓨터와 의사소통하기
답변>> 6

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컴뷰터와 의사소통하기
질문&g

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컴뷰터와 의사소통하기

질문>> 몇 학년인가요?:  6학년

답변>>  6학년