표제지
목차
논문요약 8
제1장 서론 10
1.1. 연구의 배경 및 필요성 10
1.2. 연구의 목적 10
1.3. 연구 방법 및 범위 11
1.4. 논문의 구성 11
제2장 이론적 배경 12
2.1. 텍스트 분석 12
2.2. 자연어 처리 13
1) 형태소 분석 13
2) 품사 부착 14
3) 불용어 제거 14
2.3. 기계학습 15
1) 지도 학습 15
2) RNN(Recurrent Neural Networks) 16
3) LSTM(Long Short-Term Memory) 17
2.4. 워드 클라우드(Word Cloud) 18
2.5. 연관성 분석 18
제3장 본론 20
3.1. 데이터 구성 20
3.2. 데이터 전처리 24
3.3. 데이터 검정 27
3.4. 데이터 정제 29
3.5. 연구 모델 32
3.6. 연구 결과 34
1) 분류 모델 결과 34
2) 워드 클라우드 결과 36
3) 연관성 분석 결과 38
4) 이직 가능성 예측 모델 결과 40
5) 실제 예측모델 예시 41
제4장 결론 44
제5장 한계점 및 시사점 45
참고문헌 46
ABSTRACT 48
표 1. Consult Type 21
표 2. Consult Code-Consult ID 23
표 3. Consult Code-상담수 23
표 4. 상위 빈도 키워드별 빈도수 25
표 5. 상위 빈도 키워드별 이직빈도수 26
표 6. 정규분포 결과값 27
표 7. 연관성 분석결과 1 39
표 8. 연관성 분석결과 2 40
표 9. 실제 연관성 분석결과 1 42
표 10. 실제 연관성 분석결과 2 42
표 11. 실제 이직 가능성 예측 결과 1 43
그림 1. 자연어 처리 과정 14
그림 2. 기계학습 분류 15
그림 3. RNN 구조 16
그림 4. LSTM 구조 17
그림 5. 데이터 타입 20
그림 6. 데이터 흐름도 24
그림 7. 정규성 검정 28
그림 8. 정규성 검정 코드 28
그림 9. 키워드 숫자화 29
그림 10. 형태소 분석 30
그림 11. 단어 불용처리 30
그림 12. 단어 Index 생성 31
그림 13. 연구모델 흐름도 33
그림 14. 분류 모델 결과 1 34
그림 15. 분류 모델 결과 2 35
그림 16. 분류 모델 결과 3 35
그림 17. 분류 모델 결과 4 36
그림 18. Consult Type 워드 클라우드 결과 37
그림 19. Consult STT 워드 클라우드 결과 37
그림 20. Customer STT 워드 클라우드 결과 38
그림 21. 예측 모델 의사결정 결과 41