#============= # http://blog.daum.net/revisioncrm/394 ( [CRMAJU2018] 고객데이터분석 using R ) 의 고객세분화 연습용 샘플 데이터 엑셀파일을 다운로드 받은 후 읽어들일 것 # cs1 <- read.csv("D:/workfolder/yong/bak20180427_Y/m1710/0_CRM_AJU_2018Spring/cust_seg_smpl_280122.csv") # cs1 <- read.csv("D:/aFolder/cust_seg_smpl_280122.csv") names..

CRMAJU2018_기말_학번_성명.txt [ CRMAJU2018 ] 기말고사 # 학과 : # 학번 : # 성명 : # http://blog.daum.net/revisioncrm/394 ( [CRMAJU2018] 고객데이터분석 using R ) 의 고객세분화 연습용 샘플 데이터 엑셀파일을 다운로드 받은 후 R에 읽어들일 것 # 엑셀에서 사용되었던 천단위 comma가 포함된 것을 gsub 함수로 제..

#---- RFM 분석? 예측분석 프로세스 요약! ------- # data : UCI 머신러닝 data repository # 총 305일분의 온라인리테일 거래 데이터 # 500명의 고객만 표본으로 추출 mData2 <- read.csv("http://cfile227.uf.daum.net/attach/99CE763F5A619427119FB7") nrow(mData2) length(unique(mData2$CustomerID)) # 데이터 기간 확인 length(unique(substr(as...

# 서점의 고객 데이터에 대한 가상 사례 # 탐색적인 분석과 고객세분화 응용 사례 # cs1

bnk01c <- bnk01[sample(1:nrow(bnk01), 1000), c("age", "balance", "duration")] b1 <- bnk01[,c("age", "balance")] m1 <- kmeans(b1, 3) table(m1$cluster) plot(b1$age, b1$balance, col=m1$cluster)

# CRM 2018. Class 과제 :: 은행마케팅 - 20대 고객 탐색적 데이터 분석 은행 마케팅 데이터를 불러온 후 20대와 30대까지의연령대에 해당하는 고객들의 일부 변수들만을 추출한다. 이 데이터 부분집합을 활용하여 데이터 처리와 탐색적 시각적 분석을 실시한다. 이 중 20대에 해당하는 고객들만..