표제지
목차
논문요약 11
제1장 서론 13
제1절 연구목적과 연구방법론 13
제2절 논문의 구성 16
제2장 소매 은행의 고객 간 관계 정보 예측에 대한 연구 - 텍스트 분석과 예측 분석 관점에서 19
제1절 서론 19
제2절 문헌연구 21
1) 빅데이터 분석과 은행 고객 간 관계 정보 21
2) 빅데이터로써 자금 이체 데이터 23
3) 빅데이터 분석 접근법 24
제3절 연구방법 26
1) 고객 간 관계 유형 정의 27
2) 자금 거래 데이터로부터 관계 유형 도출 28
3) 관계 예측 변수 생성 31
4) 고객 간 관계 유형 분류 모델링 34
5) 예측모형 평가 35
제4절 실험 결과 36
1) 실험 데이터 36
2) 고객 간의 관계 유형 생성 37
3) 고객 간 관계 유형 생성 검증 39
4) 고객 간 관계 유형 예측 변수 41
5) 고객 간 관계 유형 예측 모형 생성 43
6) 관계 유형 예측 변수의 중요도 45
제5절 논의 및 결론 46
제6절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 49
제3장 빅데이터 분석을 활용한 금융 브랜드 커뮤니티 탐지에 대한 연구 - 커뮤니티 마이닝과 인플루언서 관점에서 51
제1절 서론 51
제2절 문헌고찰 54
1) 브랜드 커뮤니티와 COB회원 54
2) 브랜드 커뮤니티와 인플루언서 57
제3절 은행 브랜드 커뮤니티 탐지 프레임워크 58
1) 커뮤니티 마이닝 (Community mining) 60
2) 인플루언서 탐지 (Influencer Detection) 62
3) 커뮤니티 분석 변수 64
4) 커뮤니티 유형별 특성 탐색과 분류 예측 모형 66
제4절 실험 및 실험 결과 68
1) 실험 데이터 68
2) 커뮤니티 탐지 결과 69
3) 분석 변수 차이 검정 결과 71
4) 커뮤니티 유형 예측 결과 73
제5절 연구 결과 및 논의 77
제6절 결론 및 향후 연구 방향 80
제4장 빅데이터 분석과 IPMA를 결합한 가치 창출 방법에 대한 연구 - 금융기관 고객 이탈 방지 관점으로 84
제1절 서론 84
제2절 문헌고찰 86
1) 빅데이터 분석을 통한 가치 창출 86
2) 근거기반 의사결정과 IPMA 88
제2절 EMBA 연구 프레임워크 90
제3절 사례 연구 92
1) 빅데이터 단계 93
2) 빅데이터 분석 - 실마리(Clue) 단계 94
3) 빅데이터 분석 - 근거 (Evidence) 단계 97
제4절 실험 결과 및 논의 102
제5장 결론 106
제1절 연구 결과 요약 106
제2절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 108
참고자료 110
ABSTRACT 130
표 1-1. 본 연구의 연구 요약 16
표 2-1. 관계 유형 연관어 상위 10개 29
표 2-2. 관계 유형별 용어 및 정지어 30
표 2-3. 관계 유형별 분류 규칙 30
표 2-4. 입력 변수에 따른 예측 모형 35
표 2-5. 관계 유형 별 관계 건수 37
표 2-6. 관계 유형 수의 고객 비율 38
표 2-7. 고객 관계 유형별 고객 비율 39
표 2-8. 고객 간 관계 유형 예측 모형 정확도 44
표 2-9. 관계 유형 예측 변수 중요도 45
표 3-1. 브랜드 커뮤니티 선행연구 56
표 3-2 관계 유형 식별 키워드 65
표 3-3. 커뮤니티 유형 분류 예측 모형 입력 변수 67
표 3-4. 커뮤니티 유형별 COB회원 비율 분포 상세 70
표 3-5. 커뮤니티 유형에 따른 인구통계 71
표 3-6. 커뮤니티 유형에 따른 변수 분포와 차이 검증 결과 72
표 3-7. 커뮤니티 분석 변수 상관성 분석 결과 74
표 3-8. 커뮤니티 유형 분류 예측 결과 75
표 3-9. 커뮤니티 유형 분류 예측 모형 성능 평가 결과 77
표 4-1. 관계 유형별 고객 수 95
표 4-2. 관계 유형에 따른 고객 비율 95
표 4-3. 관계 유형에 따른 RFM변수 평균 및 차이 검정 96
표 4-4. 고객이탈 예측 변수 중요도 98
표 4-5. 예측 변수의 Performance 99
표 4-6. Importance와 Performance 평균 100
그림 2-1. 고객 간 관계 유형 예측 연구 방법 27
그림 2-2-1. 가족 관계 예 40
그림 2-2-2. 주거지 임대 관계 예 40
그림 2-2-3. 급여 관계 예 40
그림 2-2-4. 사회적 친목 관계 예 40
그림 2-3-1. 총 이체 건수 분포 42
그림 2-3-2. 총 이체액 분포 42
그림 2-3-3. 총 입출금 이체 건수... 42
그림 2-3-4. 입출금 이체액... 42
그림 2-3-5. 평균 이체액 분포 42
그림 2-3-6. 평균 거래 주기 분포 42
그림 2-3-7. 평균 입출금 이체액... 42
그림 2-3-8. 평균 입출금 거래 주기... 42
그림 2-3-9. 연령 차이 분포 42
그림 2-3-10. 연령 최대값 분포 42
그림 2-3-11. 연령 최소값 분포 42
그림 2-3-12. 연령 평균 분포 42
그림 2-3-13. 관계 연결 중심도 분포 42
그림 2-3-14. 관계 매개 중심도 분포 42
그림 3-1. 은행 브랜드 커뮤니티 탐지 연구 절차 59
그림 3-2. 커뮤니티 유형별 COB회원 비율 분포 70
그림 3-3. 학습 데이터 ROC 77
그림 3-4. 검증 데이터 ROC 77
그림 4-1. IPMA 사분면과 관리 전략 89
그림 4-2. EMBA 프레임워크 91
그림 4-3. 사례연구 절차 93
그림 4-4.1. 전체 고객 이탈 예측 IPMA 101
그림 4-4.2. 대도시 고객 이탈 예측 IPMA 101
그림 4-4.3. 중소고시 고객 이탈 예측 IPMA 101
그림 4-4.4. 도시근교 고객 이탈 예측 IPMA 101
그림 4-4.5. 농어촌 고객 이탈 예측 IPMA 101