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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 31 - 31 (19page)
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최근 빅데이터 분야에서 분석결과를 효과적으로 표현할 수 있는 다양한 시각화 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 미국 시장조사 기관인 JD.POWER에서 매년 발표하고 있는 자동차 내구 품질 지수인 ‘VDS(Vehicle Dependability Study)’ 데이터를 기반으로 시각화 분석을 진행하였다. VDS는 차량 구입 후 3년시점에서 고객들을 대상으로 100대당 문제건수를 점수화한 것으로 미국에서 자동차 내구품질의 중요한 지표로 활용되고 있다.
VDS 점수와 더불어 제공되는 ‘버베이텀’은 고객들의 나이, 지역, 성별 등 어떤 고객이 어떻게 불만하는지 내용이 그대로 담겨있는 Raw Data이다.
본 연구에서는 이러한 VDS, 버베이텀 빅데이터를 기반으로 성별, 연령별, 지역별 시각화 분석을 진행하였다. 미국을 주별로 구분한다음 각각 주행환경DB를 확보하여 이를 동시에 표현함으로써 VDS 고객불만과 주행환경조건 상관성을 지수화하고 개선의 자료로 활용할 수 있었다.
VDS 점수와 더불어 제공되는 ‘버베이텀’은 고객들의 나이, 지역, 성별 등 어떤 고객이 어떻게 불만하는지 내용이 그대로 담겨있는 Raw Data이다.
본 연구에서는 이러한 VDS, 버베이텀 빅데이터를 기반으로 성별, 연령별, 지역별 시각화 분석을 진행하였다. 미국을 주별로 구분한다음 각각 주행환경DB를 확보하여 이를 동시에 표현함으로써 VDS 고객불만과 주행환경조건 상관성을 지수화하고 개선의 자료로 활용할 수 있었다.
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