겟또DA제 겟또DA제

KPT회고 - 프로젝트 기간 : 2024.03.01 ~ 2024.03. 12 - 조 이름 : 데이터 몬스터(A03) - 조원 : 권재혁, 김승연, 배진현(나), 이태림 Keep : 잘하고 있으며 앞으로도 지속 했으면 좋겠겠다고 생각하는 점. Problem : 문제가 있으며 변화가 필요한 점. Try : 잘하고 있는 것을 더 잘하기 위해서, 문제가 있는 점을 해결하기 위해서 우리가 시도해 볼 것들 Keep : 팀원들과 지속적으로 소통함. 화기애애한 분위기가 힘든 과제를 하는 중에 많은 도움이 되었다고 생각함. Problem : 조금 욕심을 부려서 프로젝트의 판을 키워버렸는데 이 부분도 처음부터 계획에 넣어서 진행했으면 좋았을 것 같다고 생각함. 도중에 갑자기 커진 판을 감당하려다가 발표 직전까지 눈물의 태..

[와인 가격 예측 -1]에서 이어짐 링크 : https://jinhyunbae.tistory.com/159 와인 가격 예측 - 1 개요 프로젝트 모델링 과정의 개요는 아래 그림과 같다. 우선 데이터에 대해 EDA와 전처리를 진행하고 파생변수를 생성했다. 그리고 전처리된 데이터로 모델링 과정을 진행하였다. 첫 번째로 모 jinhyunbae.tistory.com 모델링 앙상블(Ensemble) 모델 앙상블 모델이란 여러 개의 개별 모델을 조합하여 최적의 모델로 일반화하는 머신러닝 방법이다. 대표적인 방법으로는 배깅과 부스팅이 있다. 본 프로젝트에서는 배깅을 활용한 대표적인 알고리즘인 RandomForest의 Regression모델과 XGBoost의 Regression 모델을 사용하였다. RandomFores..

개요 프로젝트 모델링 과정의 개요는 아래 그림과 같다. 우선 데이터에 대해 EDA와 전처리를 진행하고 파생변수를 생성했다. 그리고 전처리된 데이터로 모델링 과정을 진행하였다. 첫 번째로 모델은 결측치를 삭제한 상태에서 모델을 학습하고 성능을 평가했으며 두 번째 모델은 머신러닝을 통해 결측치를 보간한 뒤 학습하여 성능을 평가했다. 세 번째는 두 번째 모델의 결측치 보간 데이터를 사용했으며 모델을 파생변수를 기준으로 둘로 나누어 각각 모델링하였다. 데이터 사용한 데이터는 Kaggle의 Wine Information이라는 데이터였다. 데이터는 한국의 웹사이트에서 얻어진 21605개의 와인 데이터이다. 출처 링크 : https://www.kaggle.com/datasets/dev7halo/wine-informa..

고객 분석에 따른 마케팅 전략 제안 -1 링크 : https://jinhyunbae.tistory.com/121 고객 분석에 따른 마케팅 전략 제안 -1 (Customer Personality Analysis) 프로젝트 명 : 고객 분석에 따른 마케팅 전략 제안 프로젝트 기간 : 2024.01.11 ~ 2024.01.18 사용된 데이터 : https://www.kaggle.com/datasets/imakash3011/customer-personality-analysis Customer Personality Analysis Analysis of compa jinhyunbae.tistory.com 분석 내용 결과 다음은 pymysql 라이브러리를 통해 불러온 쿼리 결과를 시각화한 결과 및 그래프이다. 세그먼..

프로젝트 명 : 고객 분석에 따른 마케팅 전략 제안 프로젝트 기간 : 2024.01.11 ~ 2024.01.18 사용된 데이터 : https://www.kaggle.com/datasets/imakash3011/customer-personality-analysis Customer Personality Analysis Analysis of company's ideal customers www.kaggle.com 기초프로젝트는 분석 도메인을 결정하고 결정하고 분석 도메인에서 SQL을 활용할 수 있는 데이터를 선정하여 SQL 쿼리를 다양하게 사용해보는 것을 중심으로 진행되었다. 요구사항은 2가지 SQL을 사용할 수 있는 데이터여야함 JOIN을 활용할 수 있도록 N개의 복수 데이터를 사용해야함. 우리 조는 마케팅..