SPSS 통계 이용방법 가이드: 28일차 - 데이터 통합 분석 사례

SPSS 통계 이용방법 가이드: 28일차 - 데이터 통합 분석 사례

28일차에서는 다양한 데이터를 결합하여 통합 분석을 수행하는 방법을 다룹니다. 오늘 실습은 다양한 데이터 세트를 통합하고, 이를 기반으로 예측 모델 구축 및 다차원 해석을 진행하는 프로젝트 형태로 구성됩니다.

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1. 실습 목표: 고객 프로파일링과 구매 예측

분석 주제:

• 목표:
  • 여러 데이터 세트를 통합하여 고객의 프로파일을 생성하고, 구매 여부를 예측하는 모델 구축.
• 데이터 구성:
  • 고객 데이터:
    • Age: 고객 나이
    • Income: 월 소득
    • Gender: 성별 (Male, Female)
  • 구매 데이터:
    • Purchase: 구매 여부 (1 = 구매, 0 = 미구매)
    • Product_Category: 구매 제품 카테고리
  • 광고 데이터:
    • Ad_Spend: 광고비
    • Exposure: 광고 노출 횟수

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2. 데이터 통합 및 탐색

A. 데이터 통합:

1. 파일 병합:
   • 메뉴에서 Data > Merge Files > Add Cases 또는 Add Variables를 선택합니다.
   • 고객 데이터, 구매 데이터, 광고 데이터를 통합.
2. 키 변수 설정:
   • 각 데이터 세트에 고객 ID(Customer_ID)가 포함되어야 하며, 이를 기준으로 병합.
3. 병합 결과 확인:
   • 병합 후 데이터셋을 확인하여 중복이나 누락된 값을 탐지.

B. 데이터 탐색:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies를 클릭합니다.
2. 변수별 분포를 확인하고 결측치, 이상치 탐지.
3. 구매 여부(Purchase)와 다른 변수 간의 상관관계를 탐색.

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3. 데이터 전처리 및 변수 변환

A. 결측치 처리:

1. 메뉴에서 Transform > Replace Missing Values를 클릭.
2. 결측치를 평균, 중앙값, 또는 적절한 값으로 대체.

B. 이상치 탐지 및 처리:

1. 메뉴에서 Analyze > Descriptive Statistics > Explore를 클릭.
2. Boxplot을 사용해 이상치를 확인하고, 제거하거나 대체.

C. 더미 변수 생성:

• 범주형 변수를 분석에 활용하기 위해 더미 변수로 변환.

1. 메뉴에서 Transform > Create Dummy Variables를 클릭.
2. Gender(Male/Female)를 더미 변수(0, 1)로 변환.

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4. 구매 예측 모델 구축: 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression)

A. 로지스틱 회귀 실행:

1. 메뉴에서 Analyze > Regression > Binary Logistic를 클릭합니다.
2. 종속 변수: Purchase (구매 여부).
3. 독립 변수: Age, Income, Gender, Ad_Spend, Exposure.
4. "OK"를 클릭하여 모델을 생성합니다.

B. 결과 해석:

1. Omnibus Test of Model Coefficients:
   • 모델이 유의미한지 평가. p < 0.05이면 모델이 적합함.
2. Exp(B) 값 (오즈비, Odds Ratio):
   • 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 비율로 해석.
     • Exp(B) > 1: 독립 변수가 증가할수록 구매 확률이 증가.
     • Exp(B) < 1: 독립 변수가 증가할수록 구매 확률이 감소.
3. Classification Table:
   • 모델의 정확도를 확인. **정확도(Accuracy)**가 높을수록 좋은 모델.

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5. 데이터 시각화 및 추가 분석

A. 구매 패턴 시각화:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Bar Chart:
   • X축: Product_Category, Y축: Purchase 빈도.
   • 구매 제품별 빈도 비교.

B. 광고 효과 분석:

1. 메뉴에서 Graphs > Scatter/Dot를 클릭합니다.
2. Scatter Plot:
   • X축: Ad_Spend, Y축: Exposure.
   • 광고비와 광고 노출 간의 관계 시각화.

C. 고객 세그먼트 프로파일링:

• 메뉴에서 Analyze > Classify > K-Means Cluster를 사용해 Age, Income, Gender를 기준으로 고객 세그먼트 생성.

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6. 결과 요약 및 인사이트 도출

A. 주요 결과:

1. 로지스틱 회귀 분석:
   • 광고 노출(Exposure)이 구매 확률에 가장 큰 영향을 미침(Exp(B) = 1.8).
   • 소득 수준(Income)도 구매 확률에 유의미한 영향을 미침.
2. 광고 효과 분석:
   • 광고비(Ad_Spend)가 증가할수록 광고 노출(Exposure)이 증가, 구매 확률도 동반 상승.
3. 고객 세그먼트:
   • 세그먼트 1: 젊고 소득이 낮은 그룹 → 구매율 낮음.
   • 세그먼트 2: 중간 소득 및 연령층 → 구매율 중간.
   • 세그먼트 3: 고소득 고연령층 → 구매율 높음.

B. 비즈니스 인사이트:

• 마케팅 전략:
  • 세그먼트 1에는 가격 할인 프로모션 제공.
  • 세그먼트 3에는 프리미엄 상품 및 맞춤형 광고 강화.
• 광고 집행:
  • 광고비를 효율적으로 배분하여 노출 효과 극대화.

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7. 오늘의 실습 목표

1. 데이터를 병합하고, 통합된 데이터셋을 기반으로 탐색 및 전처리를 수행하세요.
2. 로지스틱 회귀 분석으로 구매 예측 모델을 구축하세요.
3. 시각화를 통해 구매 패턴과 광고 효과를 분석하고, 고객 세그먼트를 프로파일링하세요.

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8. 마무리

데이터 통합 분석은 여러 소스의 데이터를 결합하여 심층적인 인사이트를 도출하는 데 핵심적인 과정입니다. 오늘 실습을 통해 데이터 병합, 예측 모델 구축, 시각화를 통합적으로 수행해 보았습니다. 다음 29일차에서는 고급 통계 프로젝트 완성을 목표로 종합 실습을 진행할 예정입니다.

질문이나 도움이 필요하다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.