SPSS 통계 이용방법 가이드: 27일차 - 고급 데이터 분석 기법 종합 실습

SPSS 통계 이용방법 가이드: 27일차 - 고급 데이터 분석 기법 종합 실습

27일차에서는 지금까지 배운 SPSS의 다양한 기법을 통합하여, 실제 데이터 분석 프로젝트를 수행하는 방법을 배워보겠습니다. 오늘은 데이터 탐색, 전처리, 모델 구축 및 결과 해석까지의 과정을 다룹니다.

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1. 실습 목표 설정: 고객 세분화 및 만족도 분석

분석 주제:

• 목표:
  • 고객 데이터를 기반으로 고객 세그먼트를 생성하고, 각 세그먼트의 만족도를 비교 분석.
• 데이터 구성:
  • 변수 설명:
    • Age: 연령
    • Income: 월 소득
    • Channel: 구매 채널(온라인, 오프라인)
    • Satisfaction: 고객 만족도(1~5점 척도)

분석 단계:

1. 데이터 탐색 및 전처리
2. 고객 세분화(군집 분석)
3. 세그먼트별 만족도 비교(ANOVA 분석)
4. 결과 해석 및 시각화

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2. 단계 1: 데이터 탐색 및 전처리

A. 데이터 탐색:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Explore를 클릭합니다.
2. 변수 설정: Age, Income, Satisfaction을 추가하고 기술 통계를 확인합니다.
3. 결과 확인:
   • 데이터의 분포, 평균, 이상치 확인.

B. 결측치 처리:

1. 메뉴에서 Transform > Replace Missing Values를 선택합니다.
2. 결측치를 평균 또는 중앙값으로 대체합니다.

C. 변수 스케일링:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives를 클릭합니다.
2. Save standardized values as variables 옵션을 선택하여 Z-점수로 변환합니다.
3. 결과: 스케일링된 Age, Income 변수 생성.

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3. 단계 2: 고객 세분화(군집 분석)

A. K-Means 군집 분석 실행:

1. 메뉴에서 Analyze > Classify > K-Means Cluster를 클릭합니다.
2. 변수 추가: Age와 Income을 독립 변수로 추가.
3. 군집 수: 초기 군집 수를 3으로 설정합니다.
4. "OK"를 클릭하여 분석을 실행합니다.

B. 결과 해석:

• Cluster Centers: 각 군집의 평균 값으로 군집 특성을 파악합니다.
  • 예:
    • Cluster 1: "젊고 소득이 낮은 그룹"
    • Cluster 2: "중장년층과 중간 소득 그룹"
    • Cluster 3: "고소득 및 고연령 그룹"
• 군집 간 차이: ANOVA 표에서 군집별 Age와 Income의 유의미한 차이를 확인합니다.

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4. 단계 3: 세그먼트별 만족도 비교 (ANOVA)

A. 일원 분산 분석(ANOVA) 실행:

1. 메뉴에서 Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA를 클릭합니다.
2. 종속 변수: Satisfaction(만족도).
3. 요인 변수(Factor): Cluster(Group).
4. "OK"를 클릭하여 분석을 실행합니다.

B. 결과 해석:

• F-값과 p-값:
  • p < 0.05라면 세그먼트 간 만족도 차이가 유의미함.
• Post Hoc Tests:
  • 세그먼트 간 평균 차이를 구체적으로 비교.
  • Tukey HSD 또는 Bonferroni 테스트를 사용하여 그룹 간 차이를 확인.

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5. 단계 4: 결과 시각화

A. 군집 간 만족도 평균 차트:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Graph Type: Bar Chart를 선택.
3. X축: Cluster, Y축: Satisfaction Mean.
4. "OK"를 클릭하여 군집별 만족도 차이를 시각화합니다.

B. 산점도:

1. 메뉴에서 Graphs > Scatter/Dot을 선택합니다.
2. X축: Age, Y축: Income.
3. 색상으로 각 군집을 구분하여 군집 간 차이를 시각적으로 확인합니다.

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6. 결과 요약 및 인사이트 도출

A. 군집 특성 요약:

1. Cluster 1: 젊은 층, 저소득 → 상대적으로 낮은 만족도.
2. Cluster 2: 중간 연령층, 중간 소득 → 평균적인 만족도.
3. Cluster 3: 고연령, 고소득 → 높은 만족도.

B. 인사이트:

• 마케팅 전략:
  • Cluster 1은 저가형 상품 또는 맞춤형 프로모션 제공.
  • Cluster 3은 프리미엄 서비스나 고급 제품 홍보.
• 서비스 개선:
  • 만족도가 낮은 군집의 불만 요인을 파악해 개선 방안 도출.

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7. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 데이터를 탐색하고 전처리 작업을 수행하세요.
2. K-Means 군집 분석을 실행해 고객 세그먼트를 생성하세요.
3. 세그먼트별 만족도 차이를 ANOVA로 분석하고 시각화하세요.
4. 분석 결과를 요약하고 비즈니스 인사이트를 도출하세요.

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8. 마무리

오늘 배운 실습을 통해 SPSS의 고급 데이터 분석 기법을 종합적으로 활용해보았습니다. 데이터 탐색부터 전처리, 군집 분석, ANOVA까지 연결된 흐름을 이해하고 적용하는 것이 중요합니다. 다음 28일차에서는 데이터 통합 분석 사례를 통해 더 큰 데이터 프로젝트를 다룰 예정입니다.

질문이나 어려운 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.