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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2008년 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2008.10
수록면
324 - 328 (5page)

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금융산업에서 고객의 이탈비율은 기대수익에 영향을 미친다는 점에서 예측이 필요한 부분이며 최근 들어 정확한 예측을 통한 비용관리가 이루어지면서 고객 이탈을 예측하는 것이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 보험 고객 데이터가 대용량이고 불균형한 출력 값을 갖는 특성으로 인해 기존의 방법으로 예측 모델을 만드는 것이 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 데이터를 처리하는 데 효과적으로 알려져 있는 Trust-region Newton method를 적용한 로지스틱 회귀분석을 통해 이탈고객을 예측하는 것을 주된 연구로 하며, 불균형한 데이터에서의 예측정확도를 높이기 위해 Oversampling, Clustering, Boosting 등을 이용하여 고객 데이터에 적합한 이탈 고객예측 모형을 제시하고자 한다.
#Imbalanced Large-scale Data #Logistic Regression

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존연구
3. 제안 분석절차
4. 결과
5. 결론
참고문헌

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