이 글에서 꼭 잡아야 할 것
군집분석은 답이 이미 있는 문제를 맞히는 것이 아니라, 닮은 대상을 묶어 구조를 찾는 과정이다. 세그먼트 분석의 기초 감각을 여기서 잡는다.
군집분석은 알고리즘보다 해석이 더 중요한 파트다. ADsP에서도 K-means의 반복 구조, 군집 수 결정, 거리 기반 사고를 묻지만, 결국 실무에서는 왜 특정 고객군이 묶였는지 설명할 수 있어야 가치가 있다. 따라서 군집 결과를 특성별로 읽는 연습이 중요하다.
개념 지도와 이해 포인트
대표 문법 패턴
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"visit_count": [2, 3, 12, 14, 20, 22],
"purchase_amt": [10, 15, 80, 85, 140, 150]
})
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42, n_init=10)
df["cluster"] = model.fit_predict(df)
print(df)문법 읽는 포인트
- 군집은 라벨이 없는 데이터를 묶는 문제다.
- K-means는 중심점 기반 반복 알고리즘으로 이해하면 쉽다.
- 군집 결과는 해석 단계가 반드시 필요하다.
핵심 용어
- Clustering
- K-means
- Segment
고객 세그먼트 예시 읽어 보기
군집 결과를 숫자 0, 1, 2로만 두지 말고 의미 있는 이름으로 바꾸는 연습이 중요하다. 시험에서도 해석형 문항에서 강해진다.
segments = {
"Cluster 0": "방문과 구매가 모두 낮은 휴면 후보",
"Cluster 1": "구매 충성도가 높은 핵심 고객",
"Cluster 2": "방문은 많지만 구매 전환이 낮은 관심 고객"
}수험 체크포인트와 자주 하는 실수
시험 체크포인트
- 지도학습과 비지도학습 차이를 확실히 구분하자.
- K-means는 중심점과 거리 개념으로 기억하면 좋다.
- 군집 수 결정은 실무 해석과 함께 생각해야 한다.
자주 하는 실수
- 군집 라벨을 정답처럼 이해하는 실수
- 분류와 군집을 같은 문제로 보는 실수
- 군집 결과 해석 없이 알고리즘만 외우는 실수
연결 학습
군집분석은 고객 세분화나 상품 그룹화 해석과 자주 연결된다. 이후 연관규칙 파트에서는 함께 나타나는 패턴을 찾는 방식으로 넘어간다.
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