Made In 2022학년도 1학기 Made In Sungshin 공모전 교수학습지원센터 2022-05 프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 공모전 성과집 Made In CONTENTS 대상 미스터피자 데이터를 활용한 STP와 컨조인트 분석 ··············5 미피닉(MIPINIC) 최우수 빛과 사전····················································· 73 앙감자 AIoT 불법 차량 번호판 CCTV 플랫폼 ·························125 상부3조 우수 눈 깜빡임과 시선을 추적해 집중도를 분석하는 AI 화상 강의 서비스, LOOK ·······················································143 포커스 심리상담 기업 ‘담다’: 마음을 담다····························175 팀 담다 지역문화·문화도시, 그를 향한 우리의 첫 발걸음··············247 팔로팔롱 메타버스 패션 쇼핑몰 어플리케이션 프로토타입 제작 ········217 광야 CONTENTS Made In 미피닉(MIPINIC) 미스터피자 데이터를 활용한
STP와 컨조인트 분석 대상 경영학과 신○영 경영학과 이○연 경영학과 강○현 프로젝트 기반 학습(PBL) 캡스톤디자인 교과목 개요 애널리틱스(analytics)란 다양한 관심주제를 데이터를 기반으로 통계적, 수학적인 분석을 이용하여 분 석하는 의사결정 분석틀이다. 마케팅 애널리틱스(marketings analytics)란 마케팅의 전략적 전술적 의 사결정 문제를 데이터 기반으로 통계적이고, 수학적인 방법으로 해결하려는 시도를 의미한다. 기업의 의 사결정자들은 항상 의사결정이라는 과제에 직면하게 된다. 그렇다면 의사결정의 목표는 무엇인가? 문제 해결인데, 대부분의 문제해결은 기업 또는 마케팅의 목표와 연결되어 있다. 따라서 마케팅 애널리틱스란 마케팅 목표를 달성할 수 있는 과정에서 발생하는 다양한 문제해결의 솔루션, 즉, 최적화된 효율적 마케팅 활동을 발견하기 위한 통계적, 수학적 데이터 분석이다. 교과목 정보 학과명 경영학과 강좌명 2022-1학기 캡스톤 마케팅 애널리틱스 지도교수 이성근 교수님 6 보고서 PPT 영상 인쇄물 기타: 프로젝트 주제 미스터피자 데이터를 활용한 STP와 컨조인트 분석 목적 및 필요성 과거 업계 1위였던 미스터피자가 부진하게 된
이유는 무엇인가. 방문 식사 위주로 매장을 운영하던 미스 터피자는 코로나19로 인한 배달시장의 성장으로 타격을 입게 되었다. 이에 따라 미스터피자의 시그니처 였던 샐러드바의 메리트가 희미해지고, 오너 리스크와 모호한 프로모션 등으로 매출 하락을 초래하였다. 이에 미스터피자는 현재 하락세를 보이고 있으며 이를 극복하기 위한 새로운 마케팅이 필요해보인다. 따 라서 우리는 미스터피자의 새로운 도전의 필요성을 느꼈고 적합한 포지셔닝을 제안하기 위해 미스터피자 의 내부데이터를 제공받아 프로젝트를 진행하였다. 또한 우리는 캡스톤 마케팅 애너리틱스 강좌를 통하여 데이터를 기반으로 통계적, 수학적인 분석을 이용 하여 분석하는 의사결정 분석틀을 배우기 위해 모였으며 더나아가 마케팅의 전략적, 전술적 의사결정 문 제를 데이터 기반으로 해결하려는 시도를 통해 최적화된 효율적 마케팅 활동을 발견할 의무가 있으므로 이에 적합한 프로젝트 활동을 진행하였다. 결과물 정보 활동 방법 □ 전공서적 □ 국내외연구물 □ 학회자료집 □ 출판물 ■ 설문조사 □ 인터넷 검색 □ 현장답사 □ 유관기관 방문 □ 자문(전문가 등) ■ 실험·실습 □ 토론·토의 ■ 기타: 미스터피자 데이터 제공
2022학년도 Made In Sungshin 공모전 7 대상프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 활동 과정 먼저 데이터 분석의 방향성을 정하기 위해 각자 분석 계획서를 작성해왔으며, 투표를 통해 결정된 계획 서로 역할을 나눠 데이터 분석을 진행했다. 하지만 각각 해온 분석의 결과값이 정확한 것인지 판단하기 어 려웠고 이를 위해 결국 역할 분담없이 모두가 데이터를 분석하기로 했다. 이후 각자의 결과를 비교해보며 오류와 각종 문제들을 해결하는 방향으로 나아갔다. 회의에서 분석 결과에 대한 자신의 해석을 발표하며 결과를 어떻게 해석하면 좋을지, 어떤 집단을 표적시장으로 선정하면 좋을지, 기업이 포지셔닝맵에서 우 위를 점할 수 있는 곳으로 어떻게 이동할 수 있을지 등을 의논하였다. 그 과정에서 의견충돌이 있었으나 서 로를 설득하며 모두가 납득할 수 있는 결과를 도출해냈다. 보고서/PPT/발표 세 가지 역할을 나눠 분담을 했지만, 데이터 분석부터 다같이 함께 준비했기 때문에 팀원 모두가 발표 내용에 대한 이해도가 높아 질의 응답에 대한 답변을 충실히 할 수 있었다. 중간 발표 이후 피드백을 통해 보고서/PPT/발표의 역할을 다시 분담하였다. 신제품 출시를 위한
설문조사를 통해 컨조인트 분석을 진행하였다. 분석 결과를 가지고 마케 팅 아이디어를 모아 그 중 가장 현실성있고 기발한 아이디어를 채택하여 전략보고서를 작성하였다. 이후 최종으로 미스터피자 부사장님 앞에서 전략보고서를 발표하였으며, 데이터 관련 보고서도 따로 작성하여 교수님과 부사장님에게 전달하였다. 최종 산출물 요약 설명 캡스톤 강좌를 통해 최종적으로 만족도에 따른 STP와 컨조인트 분석 결과를 도출하였으며 이를 바탕으 로 미스터피자의 4P Mix을 통한 포지셔닝과 하위브랜드 사업을 제안하는 프로젝트를 수행하였다. 보고서의 경우 R프로그램을 활용한 분석을 효과적으로 나타내기 위해 작성하였으며 분석 동기 및 목적 을 밝히고 군집화와 교차분석 결과에 대해 작성하였다. 만족도에 따른 K평균 군집분석 결과를 통해 만족 도와 문항별 교차분석을 진행하였으며 이 결과를 요약하여 제시하였다. 이를 바탕으로 만족도와 재구매의 향에 따른 포지셔닝을 진행하였으며 이와 관련하여 미스터피자 외의 타브랜드까지 분석하는 과정을 브랜 드별 분석 부분에 담았다. 이를 종합하여 교차분석과 포지셔닝에 대한 결론 및 제언을 작성하였으며 마지 막으로 컨조인트 분석에 대해 제시하였다. 미스터피자
마케팅 보고서의 경우 다시, 미스터피자라는 제목을 통해 새롭게 태어날 미스터피자를 담았 다. 미스터피자 마케팅 보고서는 보고서에 담은 데이터 분석에 대한 내용을 바탕으로 마케팅 전략을 연구 한 내용을 담았으며 서론에서는 미스터피자의 현황과 문제점을 제시하고 앞서 보고서에 담은 포지셔닝 분 석 결과를 요약하여 작성하였으며 이를 바탕으로 얻은 시사점을 제시하였다. 본론으로 전략을 제시하였으 며 교차분석결과를 통한 표적시장의 선정과 그에 따른 4P Mix, Business Proposal을 보여준다. Business Proposal에서는 캠프닉족을 위한 하위 브랜드 런칭을 제시하며 미피닉이라는 새로운 브랜드를 런칭 할 것을 제안하였으며 이에 따른 4P Mix를 보여주었다. 마지막으로 결론 및 제언을 미스터피자에 대한 마 케팅 보고서를 완성하였다. 8 향후 활용방안 및 기대효과 미스터피자 측의 내부데이터인 설문데이터를 제공해주어 데이터 분석부터 최종 전략 보고서까지 작성할 수 있었다. 우리의 본래 목표는 데이터 분석이었지만 이를 토대로 전략보고서를 작성하며, 자사가 처한 문 제를 어떻게 해결할 수 있을지 고민해보았고 이에 대한 마케팅 전략을 기업 측에 전달하였다.
이를 통해 우 리의 의견이 반영된다면, 미스터피자의 긍정적인 변화와 새로운 도약을 기대해볼 수 있을 듯하다. ‘캡스톤 마케팅 애널리틱스’ 강좌는 현재 이 강좌를 개설한 대학이 몇 개 없으며 시대의 변화에 맞춘 새로운 시도 이다. 또한, 현재 성신여자대학교에서도 처음 열린 강좌다 보니 우리의 결과물이 향후 이 강좌를 수강하는 학생들이 참고하는 용도로 활용될 수 있기를 기대해보며 더 나아가 타 대학의 발전에도 기여할 수 있을 거 라 기대해본다. 2022학년도 Made In Sungshin 공모전 9 대상프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 PBL 및 캡스톤디자인 강좌 수강 소감 1) PBL 및 캡스톤디자인 강좌에 수강 전후의 느낌(생각) 변화 신○영 캡스톤 수업을 듣기 전에는 일방향성 이론 수업이 당연한 것이고, 그것이 편하다고 생각했다. 하지만 후에는 모든 수업이 이런 식으로 이뤄져야하는 것 아닌가라는 생각이 들었다. 학생의 참여도가 매우 높아 부담스러울 수 있으나, 그를 통해 수업에서 배우는 개념이나 이론에 대한 이해도가 굉장히 높아지고 프로젝트를 진행하면서 느끼는 성취감이 있다. 이러한 실무와 관련 된 실습 경험은 수업에 대한 이해도를 높일 뿐만
아니라 향후 진로결정에 있어서도 굉장히 큰 역할을 할 수 있겠다는 생각이 들었다. 실제로 캡스톤 수업을 들으며 데이터 분야에 관심이 생 겨 더욱 다양한 진로를 고민해보는 계기가 되었다. 캡스톤 수업이 좀 더 늘어나서 피부로 느낄 수 있는 배움이 더 많아졌으면 좋겠다는 생각이다. 이○연 캡스톤 수업을 처음 수강할 때는 R 프로그래밍을 배웠고 마케팅 강의를 지금까지 들어왔으니 잘할 수 있을 것으로 생각이 들어 수강하였다. 하지만 막상 캡스톤 수업을 시작하니 새롭게 배 우는 것보다는 실습중심의 수업이었기 때문에 팀원들과 함께 하나부터 열까지 모두 우리 스스 로 해나가야 해서 어려움이 있었다. 캡스톤 수업을 너무 쉽게 치부했다는 생각이 들어 절망했 지만 노력하는 팀원들을 보며 도움이 되도록 연구하기 시작하였다. 그 결과 결과물을 성공적 으로 낼 수 있었으며 캡스톤은 어려운 수업이라는 인식에서 벗어나 나의 잠재력을 일깨우는 수업이라는 인식으로 변화하게 되었다. 일방향적인 수업에서 벗어나 주도적인 수업을 함으로 써 나의 잠재력을 찾고 여러 역량을 개발할 수 있었으며 캡스톤 수업을 통해 나의 아이디어를 구체화하고 실현함으로써 수업보다는 실무에 가까운 배움을 얻을 수 있어
다차원적인 지식을 습득할 수 있었다는 점에서 캡스톤 강좌의 중요성을 느낄 수 있었다. 10 2) 프로젝트 참여로 인해 향상된 역량 이○연 프로젝트 참여로 여러 부분에서 역량을 향상할 수 있었으며 가장 크게 향상된 역량은 지식정 보처리역량과 정보기술활용역량, 융합역량이라고 생각된다. 마케팅 커리큘럼을 따르며 이와 관련된 지식을 쌓았으며 MIS(Management Information Systems) 커리큘럼을 따르며 데 이터 처리와 통계 프로그램 활용에 대한 지식을 쌓았다. 이 프로젝트의 문제를 합리적으로 해 결할 수 있도록 두 가지 커리큘럼에서 배운 내용을 종합하여 지식과 정보를 처리하는 과정을 거치면서 지식정보처리역량을 향상할 수 있었다. 캡스톤 마케팅 애널리틱스의 주요 프로젝트가 데이터 분석이었던 만큼 이 프로젝트를 통해 정 보기술활용역량을 크게 향상할 수 있었다. 미스터피자의 내부 데이터를 제공 받아 데이터를 처리하기 위한 분석작업부터 데이터 분석, 데이터 재가공, 데이터를 활용한 결과 도출, 마지막 으로 데이터를 통한 마케팅 제안까지 여러 단계의 정보처리 과정을 거쳤으며 이를 R 프로그램 을 통해 팀원들과 해 나가면서 정보기술활용역량을 크게 향상할 수
있었다. 또한, 이 과정에서 강○현 캡스톤 강의 특성상 처음부터 끝까지 일련의 과정을 우리가 직접 수행해야 하는데, 처음에는 그게 막막하다고 느껴졌다. 하지만 그랬기에 다른 강의 보다 문제해결 능력을 드라마틱하게 키울 수 있었다고 생각하고, 긍정적으로 바라보게 되었다. 신○영 지식정보처리, 문제해결, 학습내용이해 및 적용, 정보기술, 질문, 소통, 협업, 창의, 융합 이 모 든 것이 향상되었다고 생각한다. 데이터 분석을 다루는 수업이다보니, 지식정보처리와 정보기 술역량 그리고 수업에서 학습한 내용의 분석코드를 직접 작성하며 학습내용이해 및 적용역량 을 향상할 수 있었다. 또한 데이터 분석 결과를 통해 기업의 문제점을 해결할 수 있는 마케팅 전략을 수립하는 과정에서 문제해결, 창의, 융합역량이 향상되었다. 마지막으로 팀 프로젝트 를 진행하며, 서로 간의 질의응답과 소통, 협업이 필수적인 과정이었으므로 해당 역량 또한 향 상되었으리라 생각한다. 2022학년도 Made In Sungshin 공모전 11 대상프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 필요한 코딩을 모두 팀원들과 작성하고 계속해서 수정해 나가는 과정을 겪으면서 협업역량과 창의역량을 함께 향상할 수
있었다. 데이터를 가공하는 과정을 거쳐 마지막으로 미스터피자의 현 상황을 분석하여 이에 맞는 마 케팅 전략을 제안하는 프로젝트를 진행하였는데 이 과정에서 같은 데이터를 가지고도 보는 시 점이 달랐기 때문에 서로의 데이터 분석을 공유하고 수정하며 보완하는 과정을 거쳤으며 이 과정을 통해 경청역량과 소통역량, 표현역량, 창의역량을 향상할 수 있었으며 마지막으로 미 스터피자의 부사장님께 발표하는 시간에 우리의 한 학기 동안의 결과물을 발표하면서 그 안에 모든 내용을 담되 핵심이 강조되고 기승전결이 완벽한 하나의 발표를 만들기 위해 노력하는 과정에서 표현역량을 향상할 수 있었다. 이 프로젝트는 하나의 지식만을 가지고 진행할 수 있는 프로젝트가 아니었으며 대학 커리큘럼 과정에서 배운 내용 외에도 갖추어야 할 지식이 많았었다. 살아오며 얻은 무한한 지식들을 전 부 융합하여 이 프로젝트에 녹여내었다고 생각되며 이러한 과정에서 융합역량이 향상되었다. 강○현 이 프로젝트를 통해 처음으로 데이터 분석을 그저 강의 내용을 따라서가 아닌 마케팅 전략을 수립하는 데에 필요한 데이터를 찾기 위해 했었는데, 그래서 지식정보처리역량과 정보기술활 용역량이 향상된 것 같다. 그렇게 도출한
데이터 분석 결과를 기반으로 군집을 나누고 그 군집 의 특성을 파악한 뒤, 그들을 표적으로 한 새로운 마케팅 전략도 함께 제시해야 했기 때문에 문제해결역량도 향상된 것 같다. 또한, 이렇게 학기 내내 팀프로젝트를 한 것도 처음이기도 했 고 매 수업시간 마다 팀별 토론과 프로젝트 회의를 하였는데 덕분에 경청역량과 소통역량, 그 리고 협업역량이 향상되었다고 생각한다. 12 첨부 자료 미스터피자 데이터를 활용한 STP와 컨조인트 분석 보고서 만족도에 따른 STP와 컨조인트 분석 - 미스터피자 자료를 이용하여 - 과목명 캡스톤 마케팅 애널리틱스 담당 교수 이 성근 교수 조원 신 ○영 이 ○연 강 ○현 2022학년도 Made In Sungshin 공모전 13 대상프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 . 분석 동기 및 목적 .. 군집화와 교차분석 가 만족도에 따른 K평균 군집분석 나 만족도와 문항별 교차분석 다 교차분석 요약 ... 포지셔닝 결과 분석 가 만족도와 재구매의향에 따른 포지셔닝 나 브랜드별 분석 .; 교차분석과 포지셔닝에 대한 결론 및 제언 ; 컨조인트 분석 참고문헌 . 분석 동기 및 목적 캡스톤 마케팅 애널리틱스에서 배운
군집화와 포시셔닝맵을 활용하여 미스터피자 데이터 분석 을 진행했다. 만족도와 재구매의향은 비례 관계에 있다는 통상적인 판단 하에 미스터피자의 현 재 위치를 파악하기 위해 만족도로 군집화와 포지셔닝맵 분석을 진행하였다. 만족도에 따른 군 집화를 통해 군집별 특성을 파악하여 표적 시장 선정에 따른 마케팅 전략을 구체화하고, 재구매 의향과 포지셔닝맵을 통해 미스터피자의 위치를 확인하고, 만족도와 재구매의향을 모두 높일 수 있는 적절한 마케팅 전략을 제언하기 위해 이 연구를 진행하였다. 14 .. 군집화와 교차분석 가 만족도에 따른 군집화 NbClust를 이용한 적정 군집의 수 추정 (입력) Q37 = mr_pizza [ ,c("cqQ37_1", "cqQ37_2", "cqQ37_3", "cqQ37_4", "cqQ37_5", "cqQ37_6", "cqQ37_7", "cqQ37_8", "cqQ37_9", "cqQ37_10")] NbClust(data = Q37, diss = NULL, distance = "euclidean", min.nc = 2, max.nc = 13, method = "complete", index = "all", alphaBeale =
0.1) (출력) * Among all indices: * 10 proposed 2 as the best number of clusters * 3 proposed 3 as the best number of clusters * 1 proposed 4 as the best number of clusters * 7 proposed 10 as the best number of clusters * 2 proposed 13 as the best number of clusters ***** Conclusion ***** * According to the majority rule, the best number of clusters is 2 적정 군집 수는 2, 3, 4, 10, 13개로 나타났다. 군집 수가 10개에서 11개로 증가할 때 Dindex가 가장 높은 변화를 보이고 있지만, 편의상 만족도를 상·중·하 세 가지 집단으로 나 누기 위해 3개의 군집 수로 군집화를 진행했다. 2022학년도 Made In Sungshin 공모전 15 대상프로젝트 기반 학습(PBL) 및 캡스톤디자인 K-평균 군집분석 결과 (입력) km37 = kmeans(Q37, 3,
nstart=1, centers=3) km37 (출력) K-means clustering with 3 clusters of sizes 282, 598, 220 Cluster means: cqQ37_1 cqQ37_2 cqQ37_3 cqQ37_4 cqQ37_5 cqQ37_6 cqQ37_7 cqQ37_8 cqQ37_9 cqQ37_10 1 4.773050 4.695035 4.656028 4.684397 4.617021 4.624113 4.641844 4.492908 4.209220 4.546099 2 4.145485 4.035117 3.964883 3.964883 3.996656 3.841137 3.866221 3.714047 3.508361 3.919732 3 3.554545 3.309091 3.213636 3.240909 3.209091 3.127273 3.245455 2.990909 2.863636 3.213636 Clustering vector: [1] 1 1 2 3 1 2 2 3 2 2 1 2 3 1 2 2 2 3 2 1 2 1 2 2 3 1 1 1 2 3 1 3 1 2 2 3 1 2 2 2 2 1 2 2 3 3 3 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2
2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3 [71] 2 2 1 2 2 3 1 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 3 2 3 1 2 3 1 1 1 1 2 1 2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 1 1 2 2 3 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 [141] 2 2 2 2 2 2 3 2 1 2 3 2 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 2 3 1 2 1 2 1 3 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 3 3 1 3 1 1 2 2 3 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 3 2 2 2 1 2 2 1 3 [211] 1 1 2 2 2 3 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 1 3 1 3 3 2 1 2 2 1 3 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 3 1 2 2 2 1 1 2 2 2 3 2 2 2 1 3 2 1 1 2 3 [281] 2 2 2 2 2 2 1 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 3 2 2 1 3 1 1 1 3 2 3 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 3 2 2 3 1 3 3 2 3 1 3 3 2 2 2 3 1 3 2 2 1
3 2 1 [351] 1 3 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 3 2 2 2 3 2 2 1 2 1 3 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 3 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 3 1 2 3 2 2 2 3 2 2 2 3 3 3 1 1 3 2 2 1 2 2 3 2 [421] 1 2 2 2 1 2 2 3 2 2 2 1 2 2 3 2 1 2 2 3 2 3 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1 3 2 3 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 3 1 3 2 2 3 3 2 1 3 3 1 1 1 1 2 [491] 1 2 2 2 2 1 2 1 1 3 3 3 2 2 2 1 2 2 3 3 1 2 3 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 3 2 1 2 2 1 2 1 2 3 2 1 3 2 3 2 1 3 2 3 1 3 2 2 3 3 1 1 2 3 [561] 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 1 2 2 3 2 2 2 1 3 1 1 3 2 2 1 2 1 2 2 1 1 3 [631] 2 1
2 2 2 2 3 3 1 3 3 2 2 2 1 3 2 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 3 1 3 1 2 1 1 1 2 1 3 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 3 3 1 1 2 1 2 3 2 1 2 [701] 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2 2 2 3 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2 2 2 1 3 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 3 3 1 1 1 2 2 2 3 2 1 [771] 2 1 2 1 1 3 2 3 2 3 2 1 1 3 3 3 2 2 3 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 1 1 3 3 1 2 2 2 1 1 1 2 3 2 2 2 3 1 1 2 3 3 2 2 3 2 2 3 1 3 2 2 2 [841] 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 3 3 2 2 1 2 1 2 1 3 2 2 3 3 3 1 1 3 1 2 2 2 1 1 2 3 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 3 1 3 2 2 3 1 2 [911] 1 2 1 2 1 2 1 3 2 3
2 2 2 1 2 3 2 2 3 3 3 2 2 3 2 3 2 2 1 2 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 1 1 1 2 3 2 2 3 2 1 2 2 3 2 2 3 2 1 1 2 2 3 2 [981] 3 2 1 1 2 1 1 2 3 2 3 1 3 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1 1 3 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 1 3 2 2 2 3 2 1 2 2 2 2 1 1 1 3 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3 [1051] 2 1 3 1 2 2 1 3 1 3 1 3 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 3 3 2 2 3 2 2 2 1 2 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 1 Within cluster sum of squares by cluster: [1] 834.4574 1890.0368 1008.9318 (between_SS / total_SS = 39.6 %) Available components: [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" [5] "tot.withinss" "betweenss" "size" "iter" [9]
"ifault" df37 = km37$centers # mean값 추출 df37 = t(df37) # 가독성울 높이기 위해 행렬 변환 1 2 3 cqQ37_1 4.773050 4.145485 3.554545 전반적인 맛 cqQ37_2 4.695035 4.035117 3.309091 토핑 cqQ37_3 4.656028 3.964883 3.213636 소스 cqQ37_4 4.684397 3.964883 3.240909 치즈 cqQ37_5 4.617021 3.996656 3.209091 도우 cqQ37_6 4.624113 3.841137 3.127273 엣지 cqQ37_7 4.641844 3.866221 3.245455 포장/패키지 cqQ37_8 4.492908 3.714047 2.990909 피클 cqQ37_9 4.209220 3.508361 2.863636 가격 cqQ37_10 4.546099 3.919732 3.213636 서비스(매장/배달) 16 K평균 군집 분석 내장함수인 kmeans()를 통해 3가지 군집으로 나눠보았을 때, 순서대로 상대적인 만족도의 척도에 따라 상·중·하 집단으로 나뉜 것을 확인할 수 있었다. 만족도 가 중인 집단이 598명으로 가장
많았고 상, 하 순으로 나타났
