미리보기

중소유통물류센터 수요 예측 프로젝트를 진행했습니다. 데이터 수집과 모델링 역할을 맡았습니다. ARIMAX 모델을 사용하여 수요 예측 모델을 만들었습니다. 특히 네이버 트렌드를 활용하여 소비자의 관심도와 검색량 변화를 반영한 수요 예측을 통해 소비자의 관심도와 검색량 변화를 반영했습니다. 프로젝트 결과, 과자류의 수요 예측량을 도출하여 공동구매 형식을 제안했습니다.

영화 관객수 예측 프로젝트는 2016년 1월부터 2023년 12월까지의 데이터를 분석하여 총 관객수에 영향을 미치는 변수를 파악하고 예측하는 작업을 수행했습니다. 데이터는 영화진흥위원회, 씨네21, 네이버tv 등 에서 수집되었으며, 주요 변수로 영화 제목, 스크린 수, 평론가 평점, 감독 평점 등을 포함했습니다. 프로젝트에서 저는 분산 분석, 모델링을 담당했습니다. 다양한 모델(선형 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost 등)을 사용하여 예측 모델을 구축하고, 가설을 세워서 변수의 유의성과 상호작용을 검정했습니다.

서울시 내 최적의 보건소 입지를 선정하는 프로젝트의 목적은 의료 접근성을 향상시키고 취약계층의 건강 상태를 개선하는 것이었습니다. 저는 데이터 수집과 모델링을 담당하여 서울시의 공공 데이터를 기반으로 의료 접근성, 건강 상태, 취약계층 비율, 경제 지표 등을 분석하였고, 주성분 분석(PCA)과 K-means 클러스터링을 통해 의료시설이 부족하고 질병발생률이 높은 구역과 취약계층 비율이 높은 구역을 선정했습니다. 중랑구를 최적지로 도출한 후, 주요 버스 정류장을 수요 포인트로 설정하고 다중회귀분석과 MCLP를 통해 사가정역, 중화역, 우림시장 및 망우사거리 지역을 최적의 보건소 위치로 선정했습니다. 이를 통해 주택개발 지역 커버리지를 향상시키고, 의료서비스의 접근성과 질을 개선할 수 있었습니다.

우리 대학 국외 교류 활성화 프로젝트의 목적은 데이터를 기반으로 국제교류프로그램에 대한 학생들의 불만사항이 사실인지 확인하고, 실현 가능한 범위 내에서 개선 방안을 모색하는 것이었습니다. 저는 데이터 전처리와 시각화를 담당하여, 학생들의 의견을 분석하고, R을 이용해서 국제교류프로그램의 현황을 시각적으로 표현했습니다. 이를 통해 우리 학교의 국제교류프로그램이 서울 내 타학교에 비해 부실하다는 것을 확인하고, 구체적인 해결 방안을 제시했습니다. 이러한 결과를 바탕으로, 공모전에서 상을 받는 성과를 이루었습니다