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초록

한국어

본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다

영어

This article adopts a decision tree algorithm(C5.0) to predict customer churning in online auto insurance environment. Using a sample of on-line auto insurance customers contracts sold between 2003 and 2004, we test how decision tree-based model(C5.0) works on the prediction of customer churning. We compare the result of C5.0 with those of logistic regression model(LRM), multivariate discriminant analysis(MDA) model. The result shows C5.0 outperforms other models in the predictability. Based on the result, this study suggests a way of setting marketing strategy and of developing online auto insurance business

목차

요약
 I. Introduction
 II. Research Background : Decision Tree and Their Application Research
 III. Research Design and Experiments
  3.1 Data Description and Measurement of Variables
  3.2 Data Description Information
 IV. Results and Discussion
  4.1 Experimental Results
  4.2 Discussion
 V. Conclusion
 References
 Abstract

저자

• 임세헌 [ Sehun Lim | 상지대학교 경영정보학과 전임강사 ] 교신저자
• 허연 [ Yeon Hur | 중앙대학교 상경학부 교수 ]

참고문헌