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표지 ?

목차 ?

연구요약 ? ?

Ⅰ. 서 론
1. 연구배경 및 목적 15
2. 연구범위 및 방법 15

Ⅱ. 서울시 상권 데이터 처리 및 분석
1. 서울시 상권 데이터 분류 19
 1) 서울 신용보증 재단 보유 데이터 19
2. 서울시 상권 데이터 상관 분석 22
 1) 상관 분석 대상 22
 2) 상관 분석 방법 22
 3) 상권 데이터 상관 분석 23
 4) 매출 데이터 상관 분석 26
 5) 길 단위 상존인구 데이터 상관 분석 28
 6) 건물단위 상존인구 데이터 상관 분석 30
 7) 거주인구, 직장인구 데이터 상관 분석 32
3. 서울시 상권 데이터 특징 추출 34
 1) 상권 데이터 특징 추출 34
 2) 상권 데이터 차원과 특징 정의 34

Ⅲ. 점포 수 추론을 위한 모델
1. 점포 수 추론 모델 설계 39
 1) 상권 데이터 인코딩 39
 2) 선형 회귀(Linear Regression) 모델 40
 3) XGBoost 모델 40
 4) 텐서 분해(Tensor Factorization) 모델 43
 5) Factorization Machine(FM) 모델 43
 6) 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델 44
2. 점포 수 추론 모델 학습 45
 1) 하이퍼파라미터(Hyperparameters) 45
 2) 선형 회귀(Linear Regression) 모델 45
 3) 텐서 분해(Tensor Factorization) 모델 46
 4) Factorization Machine(FM) 모델 46
 5) 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델 47
 6) 점포수 추론 모델 실험 비교 48

Ⅳ. 점포 수 시계열 예측 모델
1. 점포 수 시계열 데이터 및 모델 4 53
 1) 점포 수 시계열 데이터 추출 53
 2) 점포 수 시계열 데이터 모델 53
2. 점포수 시계열 예측 결과 54
 1) 행정동별 시계열 예측 54
 2) 가락1동 서비스업 55
 3) 가락1동 소매업 56
 4) 가락1동 외식업 57
 5) 흑석동 서비스업 58
 6) 흑석동 소매업 59
 7) 흑석동 외식업 60

Ⅴ. 결 론
1. 분석내용 및 결론 63

참고문헌