[보고서+소스코드]성균관대 MBA 경영정보시스템론 과제 - WEKA를 활용한 인공신경망 머신러닝 빅데이터 분석 (스타트업 창업 예상 매출액 및 시장점유율 예측분석)
- 최초 등록일
- 2018.12.02
- 최종 저작일
- 2016.11
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소개글
성균관대 경영정보시스템론 A+받은 레포트입니다.
한번도 배포된적 없는 100% 창작 자료입니다.
WEKA를 활용한 인공신경망 머신러닝 빅데이터 분석 (스타트업 창업 예상 매출액 및 시장점유율 예측분석) 레포트 입니다.
NEW BUSINESS MODEL을 제시하였으며, 빅데이터 DATA SET에 대하여 WEKA 툴을 활용한 인공신경망 빅데이터 분석을통해
NBM의 예상 매출액 및 시장점유율을 예측하였습니다.
많은 도움 되시길 바랍니다.
목차
I. 서론
II. 본론 : 3년 매출액 및 시장점유율
1) 전제조건
2) 예상점유율 및 매출액 (Weka Tool – MultilayerPerceptron 활용)
III. 결론
본문내용
I. 서론
본 보고서는 ‘스타트업’ 창업을 위한 사업 계획 과정중 타겟분석 및 시장 동향의 데이터를 기반으로 인공신경망(WEKA)을 활용한 분석자료를 기반으로 향후 3년간의 예상 매출액과 시장점유율을 분석하였습니다.
II. 본론 : 3년 매출액 및 시장점유율
1) 전제조건
예상 매출액과 시장점유율은 국내 온라인 여행서비스 시장분석과 경쟁업체의 매출액을 근거로 작성하였습니다. 기본적인 타깃층과 시장이 유사하기 때문에 서비스 오픈 후 1년은 초기 매출은 해당 업계 스타트업 기업의 매출과 크게 차이가 없습니다. 하지만 경쟁업체와 차별화된 전략을 통해 해당 서비스 유저를 흡수하고, 대형 여행사와의 제휴사업모델을 개발하여 해당 점유율의 일부를 확보하여 사업의 확장성을 도모하는 과정을 2년 차 계획으로 삼았습니다. 마지막으로 3년 차는 각 서비스 모델을 고도화하여 내부 지출 리스크를 줄여 매출의 안정성을 확보하는 계획으로 잡았습니다.
시장분석과 타깃층의 패턴을 세분화한 DATA SET으로 인공신경망을 통해 밀크 트레인의 예상 점유율을 추정하고 해당 비율을 온라인 여행 서비스 시장규모 및 경쟁업체 매출액에 적용시켜 예상 매출액을 계산하였습니다.
인공신경망 툴로는 웨카를 이용했습니다.
가. Data set
최신 여행 트렌드와 소비자패턴에 대한 세분화하여 data set을 구성하였습니다. 여기서 온라인 여행서비스를 이용하는 유저의 절댓값으로 노란색(주요타겟층)이라 표시하였으며 여기서 더 나아가 밀크트레인의 차별화 전략을 선택하는 사용자를 오랜지색(차별화 포지셔닝)으로 구분하였습니다.
2) 예상점유율 및 매출액 (Weka Tool – MultilayerPerceptron 활용)
예상점유율을 추정하기 위해 국내 여행자 소비패턴의 가상모델로 준비하였으며, Data Instance는 400개, Data Attribute는 16개로 설정하였습니다.
참고 자료
한국방송광고진흥공사 – 2014년 소비자행태조사 보고서
마케팅 인사이트 – CJ E&M 2014년 하반기 기획조사
한국인터넷진흥원 – 2014년 인터넷 이용실태조사
한국인터넷진흥원 – 2014년 모바일 인터넷 이용 실태조사 요약 보고서
정보통신정책연구원 – KISDI STAT 리포트 2015년 스마트폰 보급 확산과 세대간 미디어 이용 특징 변화
정보통신정책연구원 – KISDI STAT 리포트 2015년 SNS 이용추이 및 이용행태 분석
정보통신정책연구원 – KISDI STAT 리포트 2011년~2014년 미디어보유와 이용행태 변화
대학내일 20대 연구소 – 20대 인포그래픽 “나에게 빠진 20대의 소비습관”
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닐슨코리아 – 2015 이커머스 보고서
닐슨코리아 – 제34차 인터넷 이용자 모집단 추정조사 결과 보고서
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