시계열 데이터의 군집화
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작성한 질문수 26
만약 사용자 데이터를 가지고 사용자 군집화를 한다고하면 어떻게 하면 좋을까요?
사용자별 구매 내역이나 로그인 회수 등등이 기간별로 집계가 되는데
피처를 어떻게 구성할지 의견주시면 감사하겠습니다.
서비스에 시계열 데이터가 대부분인데 시계열데이터 분석을 하려니 개념이 많이 힘드네요 ㅠㅠ
답변 1
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안녕하십니까,
일단 구체적인 데이터의 모습이 없어서 제가 어떻게 답변을 드려야 할지 모르겠습니다.
어떠한 요소를 가지고 군집화를 할것인지는 업무 담당자의 몫입니다. 사용자의 구매 행동을 가지고 군집화를 할것이라면 아래와 같은 요소들이 있을 수 있습니다. 가령 평균 구매금액, 상위 10% 구매 금액(또는 최대 구매 금액), 최초 구입후 다음 구입까지 걸리는 기간, 평균 구매주기, 최대 빈번 구매 주기, 주요 구매 대상 코드(가장 빈번하게, 또는 가장 크게 구입한 대상, 예를 들어 전자제품, 식료품)등
제가 책에서는 RFM 기반으로 군집화 예제를 말씀 드렸습니다. RFM 레벨 또는 회사내에서 다른 레벨로 고객을 분류하는 대상이 있다면 거기에 맞춰서 속성을 추출해주시면 됩니다. 그리고 일반적으로 행동 데이터를 기반으로 할때는 이러한 시계열성 데이터를 자주 사용합니다. MAX, MIN, AVG 등으로 Feature 등을 추출할 방법을 고려해 보시면 될 것 같습니다.
감사합니다.
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