목차
1. 경영학과 연구주제 및 연구계획 1
2. 경영학과 연구주제 및 연구계획 2
3. 경영학과 연구주제 및 연구계획 3
2. 경영학과 연구주제 및 연구계획 2
3. 경영학과 연구주제 및 연구계획 3
본문내용
라서 최근에는 머신러닝 기반 예측모델이 활발히 적용되고 있습니다. 이에 본인은 기계학습 알고리즘을 활용하여 고객 이탈을 정확하게 예측하고, 기업의 의사결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분야
소비자 행동 분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계획
연구는 실제 플랫폼 기업으로부터 확보한 사용자 로그 데이터(또는 Kaggle 등 공개된 유사 데이터셋)를 전처리한 후, 이탈 고객과 유지 고객의 행동 패턴을 비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다.
모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로 중요 변수(feature importance)를 분석하여 기업이 실제 활용할 수 있는 인사이트를 제공할 계획입니다. 또한 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값 기반 설명 가능 AI 기법도 병행하여 적용하겠습니다.
● 관심 연구분야
소비자 행동 분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계획
연구는 실제 플랫폼 기업으로부터 확보한 사용자 로그 데이터(또는 Kaggle 등 공개된 유사 데이터셋)를 전처리한 후, 이탈 고객과 유지 고객의 행동 패턴을 비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다.
모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로 중요 변수(feature importance)를 분석하여 기업이 실제 활용할 수 있는 인사이트를 제공할 계획입니다. 또한 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값 기반 설명 가능 AI 기법도 병행하여 적용하겠습니다.
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