본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 온라인 시장에서의 국산 중고 자동차 가격을 분석하고, 예측 모형을 통해 중고차 가격 선정에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 그리고 중고차 가격 예측과 신차 대비 중고차 가격의 비율을 예측하고자 한다. 분석에 사용한 모형으로 단계적 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, ...
본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 온라인 시장에서의 국산 중고 자동차 가격을 분석하고, 예측 모형을 통해 중고차 가격 선정에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 그리고 중고차 가격 예측과 신차 대비 중고차 가격의 비율을 예측하고자 한다. 분석에 사용한 모형으로 단계적 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 익스트림 그래디언트 부스팅, 신경망 모형으로 6가지이며, 예측력 평가 지표인 RMSE에 의해 랜덤 포레스트가 최적 모형으로 선택되었다. 공통적으로 사용 기간이 가장 중요한 변수로 도출되었다. 그 외에 중고차 가격 모형에서는 신차 가격과 타이어 너비가 영향을 미치는 변수이며, 신차 대비 중고차 가격의 비율 모형에서는 주행거리가 영향을 미치는 변수로 나타났다.
본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 온라인 시장에서의 국산 중고 자동차 가격을 분석하고, 예측 모형을 통해 중고차 가격 선정에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 그리고 중고차 가격 예측과 신차 대비 중고차 가격의 비율을 예측하고자 한다. 분석에 사용한 모형으로 단계적 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 익스트림 그래디언트 부스팅, 신경망 모형으로 6가지이며, 예측력 평가 지표인 RMSE에 의해 랜덤 포레스트가 최적 모형으로 선택되었다. 공통적으로 사용 기간이 가장 중요한 변수로 도출되었다. 그 외에 중고차 가격 모형에서는 신차 가격과 타이어 너비가 영향을 미치는 변수이며, 신차 대비 중고차 가격의 비율 모형에서는 주행거리가 영향을 미치는 변수로 나타났다.
The purpose of this study is to analyze the price of domestic used car in the online market by using various data mining techniques and to identify the factors influencing used car price through the prediction model. We implement two models to predict used car price and the ratio of used car price t...
The purpose of this study is to analyze the price of domestic used car in the online market by using various data mining techniques and to identify the factors influencing used car price through the prediction model. We implement two models to predict used car price and the ratio of used car price to new car price. We used 6 methods for the analysis such as stepwise linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machine, extreme gradient boosting, and neural network model. Optimal model by RMSE, which is a prediction evaluation index, is random forest. Period of use came out to be the most important variable in both models. In addition, new car price and tire width significantly affect the used car price model and mileage is an influential variable in the ratio of used car price to new car model.
The purpose of this study is to analyze the price of domestic used car in the online market by using various data mining techniques and to identify the factors influencing used car price through the prediction model. We implement two models to predict used car price and the ratio of used car price to new car price. We used 6 methods for the analysis such as stepwise linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machine, extreme gradient boosting, and neural network model. Optimal model by RMSE, which is a prediction evaluation index, is random forest. Period of use came out to be the most important variable in both models. In addition, new car price and tire width significantly affect the used car price model and mileage is an influential variable in the ratio of used car price to new car model.
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