[ADP 대비] 요약변수 vs 파생변수

① 요약변수 

     - 수집된 정보를 분석에 맞게 종합(aggregate)한 변수

     - 데이터 마트에서 가장 기본적인 변수

        : 총구매 금액, 금액, 횟수, 구매여부 등 데이터 분석을 위해 반들어지는 변수

     - 많은 모델을 공통으로 사용될 수 있어 재활용성이 높음

     ※ 단순 종합한 함수라는 느낌이 듦 - (예) 단어 빈도, 상품별 구매 금액, 상품별 구매 순서

 

② 파생변수

     - 사용자(분석자)가 특정 조건을 만족하거나 특정 함수에 의해 값을 만들어 의미를 부여한 변수

     - 매우 주관적일 수 있으므로 논리적 타당성을 갖추어 개발해야함

     - 세분화, 고객행동 예측, 캠페인 반응 예측에 매우 잘 활용 

     - 특정 상황에만 유의미하지 않게 대표성을 나타나게 할 필요가 있음

     ※ 주관적인 변수 느낌이 듦 - (예) 구매상품 다양성 변수, 주 활동 지역 변수, 주 구매 상품 변수

 

(표) 요약변수 vs 파생변수 사례

요약변수	파생변수
매장 이용 횟수	주 구매 매장 변수
구매상품 품목 갯수	구매상품 다양성 변수