Online Retail Dataset

아래의 링크는 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 “Online Retail” 데이터셋입니다.

https://archive.ics.uci.edu/dataset/352/online+retail

해당 데이터셋으로 아래의 작업들을 수행할 수 있을 것입니다.

6개의 예제 작업중 하나를 택일하고, 머신러닝 모델을 생성하여 분석해보세요.

1. 구매자 행동 예측:
   • 어떤 고객이 특정 제품을 구매할지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략을 개발하고 재고를 최적화할 수 있을 것입니다.
2. 판매량 예측:
   • 향후 기간 동안 각 제품의 예상 판매량을 예측하여 재고 관리 및 공급망 최적화에 도움을 줄 수 있을 것입니다.
3. 고객 이탈 예측:
   • 어떤 고객이 이탈할 가능성이 있는지 예측하여 해당 고객을 유지하고자 하는 노력을 기울일 수 있을 것입니다.
4. 추천 시스템:
   • 구매 이력을 기반으로 각 고객에게 상품을 추천할 수 있는 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.
5. 구매 패턴 분석:
   • 어떤 상품이 같이 구매되는지, 어떤 카테고리의 상품이 인기 있는지 등을 분석하여 향후 상품 구성 및 마케팅 전략에 활용할 수 있을 것입니다.
6. 가격 예측:
   • 제품의 가격이 판매량에 미치는 영향을 분석하고, 향후 가격 변동을 예측하여 가격 전략을 수립할 수 있을 것입니다.