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[패스트캠퍼스] 데이터 사이언스 스쿨 조용환_영화 관객수 예측 시스템

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[패스트캠퍼스] 데이터 사이언스 스쿨
프로젝트 - 영화 관객수 예측 시스템
http://www.fastcampus.co.kr/

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[패스트캠퍼스] 데이터 사이언스 스쿨 조용환_영화 관객수 예측 시스템

  1. 1. Fastcampus Datascience Project 영화 관객 수 예측 시스템 2016. 8. 5. 조 용 환 Github.com/cyh132
  2. 2. 1. 주제 선정 이유 나의 관심사 영화 조 용 환
  3. 3. 1. 주제 선정 이유 일일관객수 122만명 일주일관객수 662만명 최종관객수 1761만명 일일관객수 128만명 일주일관객수 665만명 최종관객수 => ??? 조 용 환
  4. 4. 2. 데이터 구성 Sample : 2000년대 이후 개봉 영화 중 최종 관객수 10000명 이상 2600여개 Feature : 영화 정보(개봉월, 상영등급, 상영시간, 제작국가, 장르, 감독, 배우, 배급사) 관객 정보(일주일간 관객수, 스크린 점유율, 상영 점유율, 좌석 점유율) 네이버 정보(개봉전 네이버 평점, 평가 참여 인원) 조 용 환
  5. 5. 3. 결 과 3,851,000 2,793,566 2,565,078 2,345,247 4,909,492 4,699,208 2,609,914 2,479,585 2,896,487 2,532,000 4,945,907 4,168,350 2,367,704 2,079,199 2,346,446 2,142,522 트로이 내 머리 속의 지우개 엣지 오브 투모로우 우리 형 해리포터와 아즈카반의 죄수 어메이징 스파이더맨 스파이더맨2 바람의 파이터 OLS Model 조 용 환 82% 정확도
  6. 6. 3. 결 과 예측정확도(86.9%) 예측정확도(87.0%) 최근 상영 종료 영화 6,862,265 명 7,894,705 명 8,676,103 명 9,968,788 명 오차(1,032,440명) 오차(1,292,685명) 실제 실제 예측 예측 조 용 환
  7. 7. 3. 결 과 10,767,444 명 6,656,467 명 예측 최종 관객수 일주일 관객수 조 용 환
  8. 8. 3. 결 과 10,767,444 명 6,656,467 명 예측 최종 관객수 일주일 관객수 조 용 환
  9. 9. 4. 결 론 Insight 네이버 영화 평점(= 네티즌 기대치) 중요 ! 감독(10) 배우(6)영향력 시사회 개봉일 당일 중요 ! 1등 ! 조 용 환
  10. 10. 5. 한계점 및 개선점 상영정보 네티즌 반응 홍 보 조 용 환
  11. 11. 기획 : 조 용 환 수집 : 조 용 환 모델링: 조 용 환 분석 : 조 용 환 PPT : 조 용 환 발표 : 조 용 환

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