① 프로젝트 주제 - 고객 패턴확인

우리가 놓치고 있는 중요한 고객의 패턴 확인  

혹은 새로운 기준에 따라 유저 그룹화  
특정 기준에 따라 군집화. 군집별 인사이트 도출 -> 서비스 반영에 대한 방향성 제시

 

주제

- 데이터셋 현황 파악
- 다양한 조건(군집갯수, 컬럼갯수)을 통해 결과를 비교
- 군집(클러스터)별로 유의미한 특징을 살펴보고 이를 시각화
- 군집별 인사이트를 제시

 

설명

- 각 테이블을 결합하여, 클러스터링을 위한 하나의 데이터셋으로 
- 이상치 처리 기법을 활용하거나, 특정 기준을 세워 이상치를 정의 하고 그 이유를 설명
- 클러스터링시, 초기 군집의 갯수와 사용할 컬럼의 갯수는 python 머신러닝 라이브러리를 활용
- 컬럼별 raw data 분포 시각화
- 컬럼 간 상관계수를 히트맵 차트로 구현해주세요.  
(유의미한 기준은 +0.6(양의 상관관계) 또는 -0.6(음의 상관관계)으로 판단) 

 

선택사항

- 필요하다면 파생변수를 생성
- 표준화 방법을 여러가지 사용
- 범주형 데이터를 사용할 경우, 인코딩 -> 원-핫 인코딩/라벨인코딩 모두 가능
다만, 범주의 갯수가 많은 경우, 별도 세그멘테이션이 필요할 수 있음. 의미있는 기준을 세워주시고 그 값을 인코딩하기  
(예시: 국가가 100개인 경우 육대륙으로 나누어 인코딩). 참고자료: https://nicola-ml.tistory.com/62#google_vignette 
- 분석 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 datapane 으로 리포트를 구현