2018-Woongjin-Cooperation-Project

웅진플레이도시 워터파크 데이터 분석

• 목표

웅진플레이도시 워터파크를 방문하는 고객의 위치 데이터를 분석하여, 고객 특성을 구분하고, 고객에 맞는 맞춤형 서비스를 제안

• 상세계획

1. 비콘(위치) 데이터를 이용해 고객의 동선 분석
2. 고객의 동선을 통해 고객 연령대 예측

=> 고객 맞춤형 서비스 아이디어 제안

고객 동선 분석

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연령대 예측

• User prediction을 위한 통계적 방법으로 K-means clustering을 활용해 10대 미만, 10대, 3.40대, 50대 이상 총 4개의 군집으로 clustering을 진행함 -> 57명 및 2000명의 clustering결과에서 cluster0가 10대 미만, cluster1이 3.40대, cluster2가 10대, cluster3가 50대 이상인 것으로 추측

• K-means clustering을 하는 과정에서 기준으로 사용한 zone들은 14개로, 다시 말해 feature들이 14개이므로 시각화에 어려움이 있음 -> PCA 알고리즘을 이용해 차원을 축소해 시각화

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Visualization of K-means clustering

                 2000명 데이터                                                57명 데이터