[공학]SAS[E-Miner}를 이용한 클러스터링 활용

소개

단순무선표집의 한 변형. 자연적으로 형성된 집단이나 군집의 전집에서 무작위적으로 표본을 추출하는 방법. 군집표집에서의 군집은 학교, 공장, 행정 구역 등을 말하는 클러스터링 즉 군집분석을 sas프로그램내에 있는 E-miner를 이용하여 실제 예제를 통한 결과와 분석방법을 설명한 리포트이다.

목차

<< 클러스터링 >>

1. 예제 자료와 분석의 목적
2. 군집분석을 위한 자료의 변환
3. 사전 군집수의 결정
4. K-평균 군집분석(K-means Clustering)
5. 군집결과의 시각적인 해석

본문내용

1. 예제 자료와 분석의 목적
▶ 분석의 목적
한 의류제조업자가 전국의 689개 지점에 물품납부 계획을 세우려고 한다. 과거의 각 지점별 4 종류(Original, Fashion, Leisure, and Stretch)의 청바지의 매출액을 기준으로 전체 지점을 몇 개의 그룹으로 구분하고, 정해진 각 그룹에 대해 이후로 동일한 비율로 4종류의 청바지를 납품하고 나아가 그룹별 차별화된 마케팅의 적용 등을 계획하고 있다.

▶ 자료 세트 : DONGAREE = 689개 지점의 매출 현황을 조사한 자료.

2. 군집분석을 위한 자료의 변환
▶ 군집화를 위한 새로운 변수의 생성
매출액 자료는 제품별 매출의 상대 비율을 통해서 구분하는 것이 의미가 있다. 따라서 변환 노드 (Transform Variable Node)를 통해 자료에 사용될 새로운 변수를 생성 한다.

※ 분석에 사용될 각 제품 매출액의 상대비율과 총 매출액을 다음과 같이 정의.

￭ FA_RATIO=LOG(FASHION/ORIGINAL)
￭ LE_RATIO=LOG(LEISURE/ORIGINAL)
￭ ST_RATIO=LOG(STRETCH/ORIGINAL)
￭ SALESTOT=FASHION+LEISURE+STRETCH+ORIGINAL


3. 사전 군집수의 결정
▶ 타당한 군집의 수를 먼저 결정하기 위하여 Insight 노드의 3차원 그래픽 툴을 이용.

참고자료

· 없음