의사결정 트리 분석(Decision Tree Analysis) : 개념부터 SPSS 활용까지 완벽 정리

📌 핵심요약

1️⃣ 데이터 준비: 독립변수(Feature)와 종속변수(Target) 정의
2️⃣ 트리 학습: 데이터에서 최적의 속성을 선택하여 분기
3️⃣ 가지 치기(Pruning): 과적합(Overfitting) 방지
4️⃣ 모델 평가: 테스트 데이터를 활용하여 성능 검증

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우리는 일상적으로 수많은 결정을 내려야 한다. 그러나 단순한 직관에 의존한 선택은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있다. 데이터를 기반으로 논리적인 의사결정을 내리기 위해서는 의사결정 트리(Decision Tree)라는 강력한 분석 도구를 활용해야 한다.

 

의사결정 트리는 여러 개의 분기를 통해 다양한 선택지를 분석하고, 최적의 결정을 도출하는 기법이다. 이를 활용하면 비즈니스, 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 객관적이고 신뢰할 수 있는 의사결정이 가능해진다.

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1. 해결해야 할 문제를 명확하게 정의하라

의사결정 트리를 활용하기 전에 가장 중요한 것은 문제를 명확히 정의하는 것이다. 문제가 명확하지 않으면 트리가 불필요하게 복잡해지고, 최적의 결정을 내리기 어려워진다.

 

예를 들어, "신제품을 출시해야 할까?"라는 막연한 질문보다는 "특정 고객층에서 신제품 구매 가능성이 얼마나 될까?", "어떤 고객이 제품을 구매할 확률이 높은가?" 같은 구체적인 질문이 필요하다.

 

문제를 정의할 때는 "의사결정을 내릴 때 중요한 요인은 무엇인가?"를 고려해야 한다. 즉, 연령, 소득 수준, 구매 이력 등의 변수를 분석하여 의사결정을 내릴 핵심 요소를 찾는 것이 중요하다.

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2. 데이터를 수집하고 중요한 변수를 선정하라

의사결정 트리는 데이터를 기반으로 최적의 결정을 도출하는 기법이다. 따라서 데이터를 신중하게 수집하고, 분석에 필요한 변수를 선정해야 한다.

 

예를 들어, 고객의 제품 구매 여부를 예측하고 싶다면 연령, 성별, 소득 수준, 관심 제품, 광고 반응 여부 같은 변수를 고려해야 한다.

 

의사결정 트리 모델은 불필요한 변수를 줄이고, 가장 중요한 변수만 남길 때 더 효과적인 결과를 도출할 수 있다. 이를 위해 데이터 분석 도구(Python, SPSS 등)를 활용하여 변수의 중요도를 평가하는 것이 좋다.

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3. 데이터를 최적의 방식으로 분기하라

의사결정 트리는 데이터를 여러 개의 분기로 나누어 분석하는 기법이다. 데이터를 분기할 때는 가장 적절한 기준을 찾아야 한다.

이를 위해 다양한 알고리즘이 사용된다.

• CART(Classification and Regression Tree): 가장 널리 사용되는 알고리즘으로, Gini 불순도를 기준으로 데이터를 분류한다.
• ID3 (Iterative Dichotomiser 3): 정보 이득(Information Gain)을 활용하여 데이터를 분류한다.
• C4.5: ID3의 확장 버전으로, 연속형 데이터도 처리할 수 있다.
• CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector): 카이제곱 검정을 활용해 최적의 분할 기준을 찾는다.

데이터를 적절히 분기하면 각각의 선택지에 따른 결과를 예측할 수 있으며, 최적의 의사결정을 내릴 수 있다.

 

🔹 Python을 활용한 의사결정 트리 분석

아래 예제는 Python의 scikit-learn을 활용하여 간단한 의사결정 트리를 생성하고 평가하는 코드이다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 샘플 데이터 생성
data = {'나이': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60],
        '연봉': [3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000],
        '구매여부': [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}  # 1: 구매, 0: 미구매

df = pd.DataFrame(data)

# 독립변수(X)와 종속변수(y) 정의
X = df[['나이', '연봉']]
y = df['구매여부']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 의사결정 트리 모델 생성 및 학습
model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"모델 정확도: {accuracy:.2f}")

# 트리 시각화
plt.figure(figsize=(10,6))
plot_tree(model, feature_names=['나이', '연봉'], class_names=['No', 'Yes'], filled=True)
plt.show()

 

 

🔹 SPSS를 활용한 의사결정 트리 분석

SPSS에서는 CHAID, C&RT, QUEST 등의 알고리즘을 사용하여 의사결정 트리를 생성할 수 있다.

 

➡  SPSS 분석 단계

1️⃣ 데이터 불러오기 → CSV 또는 .sav 파일 사용
2️⃣ 분석 → 분류 → 의사결정 트리 선택
3️⃣ 독립변수(X)와 종속변수(Y) 설정
4️⃣ 트리 알고리즘 선택 (CHAID, C&RT 등)
5️⃣ 트리 실행 및 해석

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4. 모델의 성능을 평가하고 과적합을 방지하라

의사결정 트리는 강력한 분석 도구지만, 지나치게 복잡한 트리는 과적합(Overfitting) 문제를 초래할 수 있다. 즉, 훈련 데이터에는 잘 맞지만, 새로운 데이터에는 제대로 작동하지 않는 문제가 발생할 수 있다.

 

과적합을 방지하는 방법으로는 다음과 같은 기법이 있다.

• 가지 치기(Pruning): 불필요한 분기를 제거하여 트리를 단순화한다.
• 최대 깊이 제한(Max Depth): 트리의 깊이를 제한하여 과적합을 방지한다.
• 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리: 새로운 데이터에서도 모델이 효과적으로 작동하는지 평가한다.

트리 모델이 새로운 데이터에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록, 모델 평가 및 최적화 과정이 필수적이다.

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5. 비즈니스 전략 수립에 적용하라

의사결정 트리는 단순한 분석 도구가 아니라, 실제 비즈니스 전략 수립에 강력한 무기가 될 수 있다.

예를 들어, 마케팅 전략을 최적화하려면 고객의 구매 패턴을 분석하고, 어떤 고객층이 제품을 구매할 가능성이 높은지 예측할 수 있다.

• 광고 타겟팅 최적화: 광고 클릭 여부, 연령, 소득 수준 등을 분석하여 효과적인 고객층을 찾아낼 수 있다.
• 고객 유지 전략 개선: 이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 식별하고 맞춤형 혜택을 제공할 수 있다.
• 신제품 출시 결정: 특정 고객층이 신제품에 반응할 가능성이 높은지 분석하고, 최적의 가격 전략을 설계할 수 있다.

의사결정 트리를 활용하면 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있어 비즈니스 성과를 극대화할 수 있다.

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6. 지속적으로 모델을 개선하고, 새로운 데이터를 반영하라

비즈니스 환경은 끊임없이 변화한다. 따라서 의사결정 트리도 새로운 데이터를 반영하여 지속적으로 개선해야 한다.

모델을 정기적으로 업데이트하고, 새로운 변수를 추가하거나, 기존 변수를 수정하면 더욱 정교한 예측이 가능해진다.

• 정기적인 데이터 분석: 새로운 트렌드가 반영될 수 있도록 데이터를 지속적으로 분석해야 한다.
• A/B 테스트 실행: 다양한 의사결정 모델을 비교하여 가장 효과적인 전략을 찾는다.
• 새로운 변수 추가: 시장 변화에 따라 고객 행동을 예측할 수 있는 새로운 변수를 반영해야 한다.

데이터 기반 의사결정은 한 번의 분석으로 끝나는 것이 아니라, 지속적인 업데이트가 필요하다.

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의사결정 트리를 활용하면 더 나은 선택을 할 수 있다

의사결정 트리는 데이터 분석을 기반으로 최적의 선택을 도출하는 강력한 도구다. 이를 효과적으로 활용하면 비즈니스, 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다.