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공간 데이터 마이닝을 활용한 은행고객분석 -강남서초구를 중심으로- 원문보기

대한지리학회 2003년도 춘계학술대회, 2003 May 01, 2003년, pp.199 - 202  

최경희 (경희대학교 지리학과) ,  황철수 (경희대학교 지리학과)

초록

정보기술과 컴퓨터 기술의 급속한 성장에 따른 데이터의 양적 증가로 최근 다양한 분야에서 과학적이고 정교한 분석이 요구되고 있다. 특히 은행분야는 금융환경과 소비자의 태도변화로 오래 전부터 축적해온 고객에 대한 방대한 데이터를 효과적으로 분석하여 이를 통한 사업성 증대를 뫼하고 있다 대부분의 은행의 고객 데이터 분석에서는 고객의 거래 정보나 인구통계 정보 분석이 대부분을 차지한다. (중략)

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문제 정의

  • 본 연구는 대용량의 고객 데이터 분석에서 다루지 않았던 공간적 속성을 중심으로 공간 데이터 마이닝 방법론을 적용하여 은행 고객의 공간적 패턴을 분석하는 것이 목적이다. 이를 위하여 고객 데이터의 공간적 요소를 확인하는 과정과 공간적 분포패턴을 확인하는 과정으로 나누어 분석을 실시하였다.
  • 따라서 지리적 요소가 고객의 은행 사용에 있어 중요한 요인이라는 가정 하에 지리적 요소와 은행 고객 의 공간적 분포와의 연관성을 분석하여 고객의 공간적 분포 원인을 파악하였다. 본 연구에서는 은 행과의 접근성과 타 은행과의 접근성이라는 두 가지 변수와 은행 고객의 공간적 분포 패턴, 이에 따른 은행 상품 소비패턴과의 연관성을 살펴보았다. 은행과의 거리가 1000m 내에 전체 고객의 49% 가 위치하고 이들의 평균 계좌액은 전체의 73%, 카드나 외환거래에서도 51%가 이루어지고 있었다.
  • 본 연구에서는 은행고객의 공간적 특성을 파악하기 위하여 우선 공간적 요인의 유무를 검토하고 이후 은행고객의 공간적 특성을 확증하였다. 본 연구의 분석결과들을 통해 다음과 같은 구체적 성 과를 얻을 수 있었다.
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