Challenge

1. 빅데이터 플랫폼 및 분석체계 구축을 위해 Quick-win 모델 선정 2. 데이터 현황과 분석환경을 고려하여 '고객 이탈 모형' 선정 3. 모델 개발까지 표준화된 분석 프로세스 제공

How to

1. 2016년 1월 1일 ~ 투입 당일까지의 데이터 중 고객사와 협의하여 우선 선별한 테이블 위주로 전처리 및 탐색적 데이터 분석 2. 고객 이탈 여부가 명확하지 않아서, 우선 선별된 테이블에서 고객 이탈을 유추할 수 있는 재거래일자, 이탈일자, 최초거래일자 등으로 고객 이탈 여부 생성 3. 고려된 변수 중 후진소거법에 의해 유의하지 않은 변수들 제거 4. 모델의 성능 평가를 위해 AUC 및 Lift chart 활용 5. 최종 모델 구축 후 이탈 고위험군과 저위험군으로 분류, 각 특성 비교

Outcome

1. 표준화된 분석 프로세스 수립/제공 2. 빅데이터 플랫폼 및 분석체계 구축에 있어서 앞으로 해결해야 하는 문제점 제시(내부망/외부망 분리, 권한문제 등) 3. DB에 불필요하게 저장되고 있는 정보 파악 및 제공 

Challenge1. 빅데이터 플랫폼 및 분석체계 구축을 위해 Quick-win 모델 선정2. 데이터 현황과 분석환경을 고려하여 `고객 이탈 모형` 선정3. 모델 개발까지 표준화된 분석 프로세스 제공How to1. 2016년

로세스 수립/제공2. 빅데이터 플랫폼 및 분석체계 구축에 있어서 앞으로 해결해야 하는 문제점 제시(내부망/외부망 분리, 권한문제 등)3. DB에 불필요하게 저장되고 있는 정보 파악 및 제공