필요한 데이터 파일
이 실습을 위해서는 다음 데이터 파일들이 필요합니다.data/ 폴더에 저장해주세요.
💡 데이터 준비 방법
- 1. 프로젝트 폴더에
data폴더를 생성하세요 - 2. 위의 모든 CSV 파일을 data 폴더에 저장하세요
- 3. Jupyter Notebook을 실행하고 실습을 시작하세요
실습 정보
실습 단계 미리보기
다음과 같은 순서로 실습이 진행됩니다.
환경 설정 및 전체 데이터 로딩
고급 데이터 사이언스 분석에 필요한 모든 라이브러리와 데이터셋을 로딩하여 종합적인 분석 환경을 구축합니다.
종합 데이터셋 구축
모든 데이터소스를 통합하여 종합적인 데이터 사이언스 분석을 위한 마스터 데이터셋을 구축합니다.
고급 피처 엔지니어링 - 시간 피처
시간 데이터로부터 다양한 패턴을 추출하여 예측 모델의 성능을 향상시킬 고급 피처를 생성합니다.
고급 피처 엔지니어링 - 상품 및 가격 피처
상품 특성과 가격 정보를 활용한 고급 피처를 생성하고 카테고리 변수를 머신러닝에 적합하게 인코딩합니다.
고객별 집계 데이터 생성
개별 고객의 행동 패턴을 종합한 집계 데이터를 생성하여 고급 고객 세분화와 예측 모델링의 기초를 마련합니다.
다중 클러스터링 알고리즘 비교
여러 클러스터링 알고리즘을 비교하여 최적의 고객 세분화 방법을 선택하고 결과를 분석합니다.
클러스터 프로파일링 및 해석
클러스터링 결과를 비즈니스 관점에서 해석하여 각 고객 그룹の 특성과 전략적 의미를 파악합니다.
고급 예측 모델링 데이터 준비
고급 머신러닝 모델 학습을 위해 다양한 피처를 선정하고 데이터를 적절히 분할합니다.
다중 모델 비교 및 평가
다양한 머신러닝 알고리즘을 비교하여 최적의 예측 모델을 선정하고 교차 검증으로 신뢰성을 평가합니다.
하이퍼파라미터 튜닝
그리드 서치를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾아 모델 성능을 극대화합니다.
피처 중요도 분석 및 선택
피처 중요도를 분석하여 가장 영향력 있는 변수들을 식별하고 피처 선택으로 모델을 최적화합니다.
차원 축소 (PCA) 분석
주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 노이즈를 제거한 모델을 구축합니다.
고객 만족도 분류 데이터 준비
고객 만족도를 예측하는 분류 모델을 위해 타겟 변수를 범주화하고 데이터를 준비합니다.
다중 분류 모델 비교
다양한 분류 알고리즘을 비교하여 고객 만족도 예측에 최적인 모델을 선정하고 성능을 평가합니다.
고급 시각화 - 클러스터 및 모델 성능
클러스터링과 예측 모델의 결과를 종합적으로 시각화하여 분석 인사이트를 직관적으로 파악합니다.
고급 시각화 - 분류 및 고객 분석
분류 모델 성능과 고객 행동 패턴을 추가로 시각화하여 분석의 완성도를 높입니다.
추천 시스템 프로토타입 구축
협업 필터링 기반의 추천 시스템 프로토타입을 구축하여 고객 간 유사성을 활용한 개인화 서비스를 개발합니다.
이상치 탐지 분석
Isolation Forest를 사용하여 비정상적인 구매 패턴을 보이는 고객을 탐지하고 특성을 분석합니다.
앙상블 모델 구축
여러 모델의 예측을 결합한 앙상블 기법으로 개별 모델보다 더 안정적이고 정확한 예측 모델을 구축합니다.
시계열 매출 분석
일별 매출 데이터의 시계열 패턴을 분석하여 매출 트렌드와 계절성을 파악합니다.
모델 해석 및 설명력 분석
모델의 예측 성능을 세부적으로 분석하고 해석하여 모델의 신뢰성과 활용 가능성을 평가합니다.
고급 고객 세분화 전략
고객 클러스터별 특성을 바탕으로 차별화된 마케팅 전략과 고객 관리 방안을 수립합니다.
예측 모델 활용 시나리오
구축된 예측 모델들을 실제 비즈니스에 적용하는 구체적인 방안과 기대 효과를 제시합니다.
A/B 테스트 설계
구축된 모델들의 실제 성능과 비즈니스 임팩트를 검증하기 위한 A/B 테스트를 설계합니다.
모델 성능 모니터링 체계
프로덕션 환경에서 모델의 지속적인 성능 유지를 위한 종합적인 모니터링 및 관리 체계를 구축합니다.
딥러닝 모델 프로토타입
전통적인 머신러닝을 넘어서는 딥러닝 모델의 프로토타입을 설계하고 적용 가능성을 분석합니다.
모델 저장 및 배포 준비
훈련된 모델과 전처리 객체들을 저장하고 실제 서비스 환경에 배포할 수 있도록 준비합니다.
종합 인사이트 도출
전체 데이터 사이언스 분석을 종합하여 핵심 인사이트와 비즈니스 가치를 정리합니다.
고급 분석 제안 사항
데이터 사이언스 분석 결과를 실제 비즈니스 혁신으로 연결하는 고급 제안사항과 향후 발전 방향을 제시합니다.
분석 완료 및 최종 정리
전체 데이터 사이언스 프로젝트를 성공적으로 완료하고 핵심 성과와 향후 활용 방안을 최종 정리합니다.