단순한 규칙 기반의 사전 프로파일링과 정교한 군집분석을 결합한 하이브리드 방법론을 제안하여, 사용자 세분화의 정확도와 해석력을 동시에 높이는 혁신적인 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 최고의 머신러닝 모델은 순수한 데이터의 힘만으로 만들어지는 것이 아니라, 인간의 도메인 지식과 기계의 계산 능력이 결합될…
개인의 금융 거래 데이터를 K-평균 군집분석하여 소비 패턴 기반의 사용자 프로필을 생성하는 연구로, WEB3 온체인 거래 데이터 분석을 위한 완벽한 청사진을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 한 사람의 신용카드 내역서는 그의 자서전과 같다. 데이터 과학은 그 자서전을 해석하여 그의 라이프스타일을…
이더리움 ERC20 토큰 생태계의 성장 과정과 사용자 행동 패턴을 네트워크 과학 관점에서 분석한 연구로, 개별 사용자를 넘어 전체 시장의 동역학을 이해하는 거시적 관점을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 모든 토큰은 평등하게 창조되지 않으며, 그 성공은 기술적 우수성이 아닌 네트워크의 힘에…
NFT 구매 동기를 잠재계층분석(LCA)으로 분석하여 시장을 ‘투자자’와 ‘소유 지향 컬렉터’로 명확히 구분한 연구로, 온체인 행동 데이터로 발견할 고객 페르소나의 핵심적인 원형을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 NFT 시장이 성숙해짐에 따라, 모든 구매자를 하나의 집단으로 보는 관점에서 벗어나 그들의 다양한 내재적…
고객의 인구통계 정보보다 클릭, 검색 등 실제 ‘행동’ 데이터를 비지도 학습으로 분석하는 것이 훨씬 더 효과적인 고객 세분화 방법임을 제시하며, WEB3 온체인 데이터 분석의 정당성을 강력하게 뒷받침한다. 논문 요약 연구 배경 고객을 이해하는 방식은 ‘그들이 누구인가(Who)’를 묻는 것에서 ‘그들이 무엇을…