Target
하둡 기반의 데이터 분석 환경 구축 및 고급 분석(머신러닝/딥러닝)방법론을 활용한 이탈 예측 모델 및 CLV(Customer Lifetime Value) 모델 개발
Challenge
1. 보안이 철저한 Closed 네트워크 서버 환경에서 분석 환경(Python 및 R) 구축 필요
2. 고급 분석(머신러닝/딥러닝)을 활용한 이탈 예측 모형 및 CLV 모델 개발 필요
3. 지속적인 데이터 유입을 반영한 모델 학습 환경 구축 필요
How to
1. 이탈 정의 후 기존 고객사의 데이터를 분석에 적합한 데이터로 구조화하여 분석 모델 개발
2. Auto ML 기반의 최적화 방법론 활용
3. 불균형 데이터 문제를 해결하기 위한 SMOTE 방법론 활용
Outcome
1. 유효 고객 약 150만 명에 대한 데이터 확보 및 분석용 데이터로 구조화
2. 인공지능 기법이 적용된 이탈 모형 개발
2. 모델 유지 및 최신화를 위한 배치 코드 개발
