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[NDC2017] 뜻밖의 텍스트마이닝

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NDC 2017 발표자료
04.25 18:15 넥슨1F 1994홀
뜻밖의 텍스트마이닝 - 유저동향분석에서 인게임데이터까지

Published in: Technology
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[NDC2017] 뜻밖의 텍스트마이닝

  1. 1. 네오플 데이터분석팀 김대영 emotionalcode@gmail.com 유저동향분석에서 인게임데이터까지 뜻밖의 시리즈텍스트마이닝
  2. 2. 뜻밖의 시리즈텍스트마이닝
  3. 3. 뜻밖의 퇴근 이미지출처 - http://www.slrclub.com/bbs/vx2.php?id=free&no=34959092
  4. 4. 뜻밖의 재능발견 이미지출처 - http://www.slrclub.com/bbs/vx2.php?id=free&no=34959092
  5. 5. 네오플 데이터분석팀 김대영 emotionalcode@gmail.com 유저동향분석에서 인게임데이터까지 뜻밖의 텍스트마이닝
  6. 6. 이야기 흐름 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  7. 7. 발표자 소개 통계학, 언어학, 수학 전문가가 아닙니다. 자연언어처리 분야의 개발을 해 본 경험이 없습니다. 머신러닝을 다뤄본 적이 없습니다.
  8. 8. 이야기 흐름 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  9. 9. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 유저동향파악을 보다 객관적으로 C................….. ………………... A................….. ………………... C................….. ………………... B................….. ………………... C................….. ………………... C................….. ………………... 하루 2만여개의 글A라는 업데이트가 화제야 B이야기로 난리났네!
  10. 10. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 이미지출처 - http://www.codefry.com/?q=node/104
  11. 11. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 단어 추출 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
  12. 12. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  13. 13. 아이템 직거래 시세를 추출해냅니다. 레이드 BUS 시세 * 2를 파악합니다. 육성 캐릭터를 텍스트분석을 통해,선택합니다. 상승키워드 알림을 받고, 연관키워드를 통해 동향을 파악합니다. 할 단어 추출N LP 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  14. 14. 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP 아이템 직거래 시세를 추출해냅니다. 레이드 BUS 시세 * 2를 파악합니다. 육성 캐릭터를 텍스트분석을 통해,선택 상승키워드 알림을 받고, 연관키워드를 통해 동향을 파악합니다. 할 합니다. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  15. 15. 아이템 직거래 시세 추출 레이드 BUS 시세 * 2 육성 캐릭터 텍스트분석 선택 상승키워드 알림 연관키워드 동향 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  16. 16. 시세 * 2아이템 직거래 시세 추출 레이드 BUS 육성 캐릭터 텍스트분석 선택 상승 알림 연관키워드 동향 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  17. 17. 아이템 직거래 시세 추출 레이드 BUS 육성캐릭터 텍스트 분석 선택 상승 알림 연관 키워드 동향 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 Tagxedo (http://www.tagxedo.com/) HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  18. 18. 아이템 직거래 시세 추출 레이드 BUS 육성캐릭터 텍스트 분석 선택 상승 알림 연관 키워드 동향 워드카운팅 Wordcloud 아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화 Tagxedo (http://www.tagxedo.com/) HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  19. 19. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트데이터의 시각화 워드카운팅 Wordcloud Tagxedo (http://www.tagxedo.com/) HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP
  20. 20. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트데이터의 시각화 워드카운팅 Wordcloud Tagxedo (http://www.tagxedo.com/) 오늘자 데이터로도 또 만들어주세요 지난주말 이후 현재까지 데이터로 만들어주세요 이번 업데이트 이후 데이터로 만들어주세요 이미지출처 - http://blog.naver.com/jisun22ing/220506931005 HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP
  21. 21. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트데이터의 시각화 오늘자 데이터로도 또 만들어주세요 지난주말 이후 현재까지 데이터로 만들어주세요 이번 업데이트 이후 데이터로 만들어주세요 이미지출처 - http://blog.naver.com/jisun22ing/220506931005 워드카운팅 Wordcloud Tagxedo (http://www.tagxedo.com/) HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) 단어 추출NLP
  22. 22. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 무려 시스템 구축! 오늘자 데이터로도 또 만들어주세요 지난주말 이후 현재까지 데이터로 만들어주세요 이번 업데이트 이후 데이터로 만들어주세요
  23. 23. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  24. 24. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Voice Of Customer
  25. 25. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 <<external system>> community sites Crawler WindowsService [Every 3 minutes][Every 3 minutes] Redis crawl history Redis crawl history Read from and writes data to [REDIS, local] Get data from [HTTP] Voice Of Customer
  26. 26. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 <<external system>> community sites Crawler WindowsService [Every 3 minutes][Every 3 minutes] Redis crawl history Redis crawl history Read from and writes data to [REDIS, local] Get data from [HTTP] API ASP.NET Web API Write data to [HTTP] MQ Push message Voice Of Customer
  27. 27. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Pop message NLP WindowsService Write 'word relation' data to [REDIS, port 0000] Write 'word count' data to [SQL, port 0000] MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency Redis WordNetwork Redis WordNetwork <<external system>> community sites Crawler WindowsService [Every 3 minutes][Every 3 minutes] Redis crawl history Redis crawl history Read from and writes data to [REDIS, local] Get data from [HTTP] API ASP.NET Web API Write data to [HTTP] MQ Push message Voice Of Customer
  28. 28. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Pop message NLP WindowsService Write 'word relation' data to [REDIS, port 0000] Write 'word count' data to [SQL, port 0000] MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency Redis WordNetwork Redis WordNetwork <<external system>> community sites Crawler WindowsService [Every 3 minutes][Every 3 minutes] Redis crawl history Redis crawl history Read from and writes data to [REDIS, local] Get data from [HTTP] API ASP.NET Web API Write data to [HTTP] MQ Push message Get data from [HTTP]Web Site AngularJS Web App Read data to [MSSQL, 0000] Read data to [REDIS, port 0000] [HTTP] User Voice Of Customer
  29. 29. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Pop message NLP WindowsService Write 'word relation' data to [REDIS, port 0000] Write 'word count' data to [SQL, port 0000] MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency MSSQL Article, ArticleComment, WordFrequency Redis WordNetwork Redis WordNetwork <<external system>> community sites Crawler WindowsService [Every 3 minutes][Every 3 minutes] Redis crawl history Redis crawl history Read from and writes data to [REDIS, local] Get data from [HTTP] API ASP.NET Web API Write data to [HTTP] MQ Push message Get data from [HTTP]Web Site AngularJS Web App Read data to [MSSQL, 0000] Read data to [REDIS, port 0000] [HTTP] User VOC system boundary Voice Of Customer - What are The high-level technology decisions? - How do containers communicate with one another? - As a developer, where do I need write code?
  30. 30. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Voice Of Customer
  31. 31. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Voice Of Customer
  32. 32. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Voice Of C 확대적용– 사이퍼즈地下城与勇士DFOアラド戦記던파혼
  33. 33. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Crawle NLP Voice Of C 확대적용 – 사이퍼즈地下城与勇士DFOアラド戦記한중일영 BuzzCrawler (https://github.com/emotionalcode/buzz- crawler) Abot (https://github.com/sjdirect/abot) HanNanum (http://semanticweb.kaist.ac.kr/home /index.php/HanNanum) twitter-korean-text (https://github.com/twitter/twitter-korean-text/) MeCab (http://taku910.github.io/mecab/) StanfordNLP (https://nlp.stanford.edu)
  34. 34. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Wordcloud 의 한계 - 스토리텔링
  35. 35. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Wordcloud 의 한계 - 스토리텔링 스토리들이 모두 파편화됨 맥락을 읽기 힘듬
  36. 36. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 스토리텔링 보완 - 단어 네트워크
  37. 37. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 스토리텔링 보완 - 단어 네트워크
  38. 38. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 스토리텔링 보완 – 연관 키워드 클라우드
  39. 39. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 스토리텔링 보완 - 연관 키워드 클라우드
  40. 40. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심
  41. 41. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 빈도차트
  42. 42. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
  43. 43. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
  44. 44. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
  45. 45. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 상승키워드
  46. 46. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 상승키워드
  47. 47. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 상승키워드
  48. 48. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 변화에 대한 관심 – 상승키워드
  49. 49. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 지난주 목요일 상승키워드 “업데이트”, “패치”, “점검” 이번주 목요일 상승키워드 “업데이트”, “패치”, “점검”
  50. 50. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 현재 500위 이내의 키워드 중, 전주 출현빈도 평균대비 100% 이상 상승한 키워드 지난주 목요일 상승키워드 “업데이트”, “패치”, “점검” 이번주 목요일 상승키워드 “업데이트”, “패치”, “점검” 상승키워드 알고리즘 개선
  51. 51. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 지금 많이 언급되는 단어 이면서, 평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어 상승키워드 알고리즘 개선
  52. 52. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 지금 많이 언급되는 단어 이면서, 평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어 L og(24시간내 출현 문서 수) * L og(최근30일간 게시글 수 / 최근30일내 출현 문서 수)
  53. 53. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 Log(24시간내 출현 문서 수) * Log(최근30일간 게시글 수 / 최근30일내 출현 문서 수) 지금 많이 언급되는 단어 이면서, 평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어
  54. 54. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 경주 지진발생 2016.9.12 19:44
  55. 55. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 경주 지진발생 2016.9.12 19:44
  56. 56. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 경주 지진발생 2016.9.12 19:44 개선된 알고리즘 - 2016.9.12 19:58
  57. 57. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 상승키워드 알고리즘 개선 경주 지진발생 2016.9.12 19:44 개선된 알고리즘 - 2016.9.12 19:58 이전 알고리즘 - 2016.9.12 20:17
  58. 58. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 다른 텍스트 분석 의뢰들 설문조사, 신청접수사연, 유저의견, 리포트, …
  59. 59. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  60. 60. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Habituation
  61. 61. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Habituation * 10 times
  62. 62. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 Habituation * 100 times
  63. 63. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 OBSERVE FIRST DESIGN SECOND
  64. 64. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 짧다. 아이템 링크가 있다. 대부분 거래 글 - 무엇을 얼마에 거래. - 레이드 BUS(쩔) 손님 구함. - 파티/길드 모집. - 득템 채널추천…
  65. 65. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 메가폰 텍스트분류 RuleBase 로직의 한계 Logical Flow를 명시적으로 작성하기 어려울때 => 머신러닝
  66. 66. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트분류 - SupportVectorMachine
  67. 67. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트분류 - SupportVectorMachine
  68. 68. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트분류 - SupportVectorMachine
  69. 69. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트분류 - SupportVectorMachine
  70. 70. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 텍스트분류 - SupportVectorMachine Widest Street Approach
  71. 71. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 학습데이터 “ 더 많은 데이터가 더 좋은 알고리즘을 이긴다 ” More data usually beats better algorithms 아난드 라자라만 『The Mining of Massive Datasets』 의 저자 http://anand.typepad.com/datawocky/2008/03/more-data-usual.html 이미지출처 - https://natarajank.com/2012/12/12/famous-indians-in-silicon-valley/
  72. 72. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 학습데이터 학습데이터 생성 강제화
  73. 73. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 학습데이터 학습데이터 생성 강제화
  74. 74. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 학습데이터 학습데이터 추가 기능 보강
  75. 75. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 텍스트분류 결과
  76. 76. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 분류된 글에서 추출 아이템별 거래 호가 / 레이드BUS비 시세
  77. 77. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝 하트비트 메가폰 – 분류된 글에서 추출 “득템염원” 으로 분류된 키워드
  78. 78. 이야기 흐름 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어 이을 승 : 텍스트데이터의 시각화 바꿀 전 : VOC시스템 개발 맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
  79. 79. 이야기를 마치며 데이터시각화 프로그래밍 수학, 통계학 머신러닝 도메인지식 재밌을 것 같아서 시작해 본 것인데, 돌이켜보니 Data Scientist Profile
  80. 80. 이야기를 마치며 – 텍스트 데이터 나에게, 텍스트 데이터란, 이다. 인용 – https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
  81. 81. 이야기를 마치며 – 텍스트 데이터 전문가들의 정성적 자료를 뒷받침 해 주는 정량적 데이터가 될 수 있다. 혹은, 오히려 더 좋은 결과를 도출할 수도 있다. 나에게, 텍스트 데이터란, 이다.포텐 가득한 토양 인용 – https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
  82. 82. 이야기를 마치며 – 실천법 거창한 기술과 시스템을 도입하는 것 보다, 실용성을 고려 더 나은 알고리즘보다, 꾸준하고 근면한 (메타)데이터생성을 먼저 생각
  83. 83. 여러분이 만드시는 게임에도, 텍스트 데이터가 있나요?
  84. 84. 감사합니다.

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