코끼리(BOAZ) 사서의 도서 추천 솔루션
: 이 책 내용이 내 취향인데, 비슷한 내용의 책은 어떻게 찾지?’
줄거리를 바탕으로 책을 고르시는 분, 관심 작가의 책을 읽고 싶은 분들께
코끼리 사서가 취향저격 책을 제안해 드립니다.
12기 강호석 고은비 고은지 양태일 이지인 전준수 정해원
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata
인스타그램 - http://www.instagram.com/boaz_bigdata
블로그 - https://blog.naver.com/boazbigdata
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Secret X 팀] : XAI를 활용한 수능 영어영역 문제풀이BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Secret X 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
비밀집단에서는 영어 문제를 풀고 XAI를 이용해 이를 해설합니다.
17기 권강미 연세대학교 문헌정보학과
17기 김지수 고려대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스전공
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [리뷰의 재발견 팀] : 이커머스 리뷰 유용성 파악 및 필터링BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 리뷰의 재발견 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습다.
Review? Re-View!
물건 살 때 우리는 리뷰를 보며 많은 정보를 얻습니다❕여러분이 보는 그 리뷰의 유용성을 저희가 알려드릴게요
리뷰 유용성 판단부터 토픽으로 알아보는 리뷰 유용성 결정 요인 분석, 군집화를 통한 대표 리뷰 추출까지
우리 같이 Review를 Re-View해봐요
16기 정수연 한양대 파이낸스경영학과
16기 문예진 서강대 경제학부 / 빅데이터 사이언스
16기 이상민 경희대 소프트웨어융합학과
16기 황의린 숙명여대 생명시스템학부 / 통계학과
16기 정승연 연세대 대학원 전산언어학
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [쇼미더뮤직 팀] : 텍스트 감정추출을 통한 노래 추천BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 짆애한 쇼미더뮤직 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
내 하루의 감정을 통해 노래를 추천받을 수 있다면 얼마나 좋을까?
자연어처리와 추천시스템 기법의 collaboration..
여러분의 감정을 추출하고, 어울리는 노래를 추천해드립니다.
**쇼미더뮤직!**
16기 김양경 건국대학교 기술경영학과
15기 김은선 세종대학교 데이터사이언스학과
16기 유수빈 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 이상민 경희대학교 소프트웨어융합학과
16기 조하늘 동덕여자대학교 국제경영학과, 정보통계학과
16기 최 리 건국대학교 응용통계학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [코끼리책방 팀] : 사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천 BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 코끼리책방 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천
16기 이지혜 이화여자대학교 컴퓨터공학과
17기 권예은 한국항공대학교 컴퓨터공학과
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과
17기 홍지원 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
제10회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - 밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템BOAZ Bigdata
밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템
: '수백만개의 호텔 중에서 나한테 왜 이 호텔을 추천해준 거지?'
내 화면에 보이는 호텔은 수백만개의 호텔 중 아주 일부란 사실 알고 계신가요?
데이터 관심 있는 사람이라면 한 번쯤 궁금했을 추천 시스템!
Trivago의 실제 로그 데이터를 가지고 직접 밑바닥부터 구현해 보았습니다.
그리고 직접 만든 추천 시스템 시연까지!
이제는 "뭘 좋아할지 몰라서 다 준비"하지 않아도 돼요.
왜냐하면 우린 당신이 좋아할 것을 알고 있거든요.
일상이 된 추천 서비스들, 이제는 알고 이용해봐요!
11기 신승진 박보정 박효선 위승민
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
페이스북 - https://www.facebook.com/BOAZbigdata
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제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [개미야 뭐하니?팀] : 투자자의 반응을 이용한 실시간 등락 예측(feat. 카프카)BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 개미야 뭐하니? 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
[Web 발신] 5분 후, 당신이 투자한 주식이 떨어집니다!
실시간으로 내 주식의 등락을 알려주는 ai가 있다?
이것만 있으면 나도 주린이 탈출
개미와 함께하는 최적의 매도 매수 타이밍
지금 이 순간, 내 주식의 미래를 볼 수 있다
(신청: https://github.com/jayleenym/AYOA)
16기 강지수 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김서민 숙명여자대학교 컴퓨터과학과
16기 김윤기 한양대학교 대학원 컴퓨터소프트웨어학과
16기 문예진 서강대학교 경제학과 / 빅데이터 사이언스
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [마페터 팀] : 고객 페르소나를 활용한 마케팅 전략 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 마페터 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 Marpeter 팀에서는 마케팅 대시보드를 제작하였습니다.
저희의 대시보드는 고객 생애 주기, 광고 성과 분석, 페르소나 도출 페이지로 구성되어 있습니다.
먼저 고객 생애 주기 페이지는 AARRR 퍼널을 통해 고객 생애 주기를 분석할 수 있습니다. 사전에 군집화가 이루어진 고객 그룹별로, 유입부터 재구매에 이르기까지 고객의 생애 주기를 분석하여 각 생애 주기 단계별 주요 지표들을 통해 각 단계의 전환율을 높일 수 있는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
광고 성과 분석 페이지에서는 고객들이 홈페이지에 남긴 흔적 데이터를 종합적으로 분석하여 비용 대비 최고의 성과를 내는 채널 별 최적의 마케팅 프로세스를 찾습니다. 원하는 채널을 클릭하면 퍼포먼스 마케팅의 KPI를 파악하고 ‘cost’와 ‘action’을 기준으로 광고 성과를 분석할 수 있습니다. 또한 해당 채널에 접근한 고객의 특성과 추천 페르소나를 확인할 수 있습니다.
마지막으로 페르소나 도출 페이지에서는 타깃 시장에 속한 사람들 간의 공통점을 가지고 실존하는 인물처럼 구체적인 정보를 가진 페르소나를 제시하여 더욱 생산적인 구매자 참여를 유도하는 마케팅 전략 정보를 제공합니다. 구체화된 페르소나의 이름을 클릭하면 나이, 직업, 가족 정보 등의 인구통계학적 정보뿐만 아니라 특징, 소비습관, 취향 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이상적인 타깃과 부정적인 타깃을 파악하고 페르소나 별 마케팅 전략을 기획할 수 있습니다.
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 윤성원 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 이소정 숙명여자대학교 통계학과
17기 이승권 건국대학교 응용통계학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 조세연 연세대학교 의류환경학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Secret X 팀] : XAI를 활용한 수능 영어영역 문제풀이BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Secret X 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
비밀집단에서는 영어 문제를 풀고 XAI를 이용해 이를 해설합니다.
17기 권강미 연세대학교 문헌정보학과
17기 김지수 고려대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스전공
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [리뷰의 재발견 팀] : 이커머스 리뷰 유용성 파악 및 필터링BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 리뷰의 재발견 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습다.
Review? Re-View!
물건 살 때 우리는 리뷰를 보며 많은 정보를 얻습니다❕여러분이 보는 그 리뷰의 유용성을 저희가 알려드릴게요
리뷰 유용성 판단부터 토픽으로 알아보는 리뷰 유용성 결정 요인 분석, 군집화를 통한 대표 리뷰 추출까지
우리 같이 Review를 Re-View해봐요
16기 정수연 한양대 파이낸스경영학과
16기 문예진 서강대 경제학부 / 빅데이터 사이언스
16기 이상민 경희대 소프트웨어융합학과
16기 황의린 숙명여대 생명시스템학부 / 통계학과
16기 정승연 연세대 대학원 전산언어학
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [쇼미더뮤직 팀] : 텍스트 감정추출을 통한 노래 추천BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 짆애한 쇼미더뮤직 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
내 하루의 감정을 통해 노래를 추천받을 수 있다면 얼마나 좋을까?
자연어처리와 추천시스템 기법의 collaboration..
여러분의 감정을 추출하고, 어울리는 노래를 추천해드립니다.
**쇼미더뮤직!**
16기 김양경 건국대학교 기술경영학과
15기 김은선 세종대학교 데이터사이언스학과
16기 유수빈 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 이상민 경희대학교 소프트웨어융합학과
16기 조하늘 동덕여자대학교 국제경영학과, 정보통계학과
16기 최 리 건국대학교 응용통계학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [코끼리책방 팀] : 사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천 BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 코끼리책방 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
사용자 스크랩 내용 기반 도서 추천
16기 이지혜 이화여자대학교 컴퓨터공학과
17기 권예은 한국항공대학교 컴퓨터공학과
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과
17기 홍지원 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
제10회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - 밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템BOAZ Bigdata
밑바닥부터 시작하는 trivago 추천시스템
: '수백만개의 호텔 중에서 나한테 왜 이 호텔을 추천해준 거지?'
내 화면에 보이는 호텔은 수백만개의 호텔 중 아주 일부란 사실 알고 계신가요?
데이터 관심 있는 사람이라면 한 번쯤 궁금했을 추천 시스템!
Trivago의 실제 로그 데이터를 가지고 직접 밑바닥부터 구현해 보았습니다.
그리고 직접 만든 추천 시스템 시연까지!
이제는 "뭘 좋아할지 몰라서 다 준비"하지 않아도 돼요.
왜냐하면 우린 당신이 좋아할 것을 알고 있거든요.
일상이 된 추천 서비스들, 이제는 알고 이용해봐요!
11기 신승진 박보정 박효선 위승민
[국내 최초 빅데이터 연합동아리 BOAZ]
유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCSniI26A56n2QZ71opJtTUg
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제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [개미야 뭐하니?팀] : 투자자의 반응을 이용한 실시간 등락 예측(feat. 카프카)BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 개미야 뭐하니? 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
[Web 발신] 5분 후, 당신이 투자한 주식이 떨어집니다!
실시간으로 내 주식의 등락을 알려주는 ai가 있다?
이것만 있으면 나도 주린이 탈출
개미와 함께하는 최적의 매도 매수 타이밍
지금 이 순간, 내 주식의 미래를 볼 수 있다
(신청: https://github.com/jayleenym/AYOA)
16기 강지수 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김서민 숙명여자대학교 컴퓨터과학과
16기 김윤기 한양대학교 대학원 컴퓨터소프트웨어학과
16기 문예진 서강대학교 경제학과 / 빅데이터 사이언스
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [마페터 팀] : 고객 페르소나를 활용한 마케팅 전략 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 마페터 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 Marpeter 팀에서는 마케팅 대시보드를 제작하였습니다.
저희의 대시보드는 고객 생애 주기, 광고 성과 분석, 페르소나 도출 페이지로 구성되어 있습니다.
먼저 고객 생애 주기 페이지는 AARRR 퍼널을 통해 고객 생애 주기를 분석할 수 있습니다. 사전에 군집화가 이루어진 고객 그룹별로, 유입부터 재구매에 이르기까지 고객의 생애 주기를 분석하여 각 생애 주기 단계별 주요 지표들을 통해 각 단계의 전환율을 높일 수 있는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
광고 성과 분석 페이지에서는 고객들이 홈페이지에 남긴 흔적 데이터를 종합적으로 분석하여 비용 대비 최고의 성과를 내는 채널 별 최적의 마케팅 프로세스를 찾습니다. 원하는 채널을 클릭하면 퍼포먼스 마케팅의 KPI를 파악하고 ‘cost’와 ‘action’을 기준으로 광고 성과를 분석할 수 있습니다. 또한 해당 채널에 접근한 고객의 특성과 추천 페르소나를 확인할 수 있습니다.
마지막으로 페르소나 도출 페이지에서는 타깃 시장에 속한 사람들 간의 공통점을 가지고 실존하는 인물처럼 구체적인 정보를 가진 페르소나를 제시하여 더욱 생산적인 구매자 참여를 유도하는 마케팅 전략 정보를 제공합니다. 구체화된 페르소나의 이름을 클릭하면 나이, 직업, 가족 정보 등의 인구통계학적 정보뿐만 아니라 특징, 소비습관, 취향 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이상적인 타깃과 부정적인 타깃을 파악하고 페르소나 별 마케팅 전략을 기획할 수 있습니다.
17기 변강준 동국대학교 산업시스템공학과
17기 윤성원 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 이소정 숙명여자대학교 통계학과
17기 이승권 건국대학교 응용통계학과
17기 이현지 이화여자대학교 통계학과 석사
17기 조세연 연세대학교 의류환경학과
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Stalker 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
16기 김지원 명지대학교 산업경영공학과
17기 곽윤경 홍익대학교 디자인경영융합학부
17기 김나현 서울대학교 언어학과
17기 유승희 중앙대학교 응용통계학과
17기 조수연 연세대학교 통계데이터사이언스학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [YouPlace 팀] : 카프카와 스파크를 활용한 유튜브 영상 속 제주 명소 검색 BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 YouPlace팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
<aside>
이젠 검색도 유튜브 시대
제주여행을 계획할 때 브이로그 영상을 많이 참고하실텐데요
수많은 영상들과 영상 속 분산된 명소들을 하나 하나 찾으려 생각하면 막막하지 않으셨나요?
이러한 고민을 갖고 계신 분들을 위해, 유튜브 브이로거들이 찾아간 여행 명소들을 지도에서 한 눈에 파악할 수 있도록 만들었어요
(github : https://github.com/Boaz-Youplace)
16기 엔지니어링 고은서 | 중앙대학교 소프트웨어학부
16기 엔지니어링 류정화 | 성신여자대학교 융합보안공학과
16기 엔지니어링 송경민 | 국민대학교 소프트웨어학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 MarketIN팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
- 작은 가게를 운영하는 경우부터 온라인 쇼핑몰까지 비즈니스 운영 과정에선 수많은 의사 결정이 필요합니다. 데이터를 대시보드 템플릿에 연결하여 질문에 대한 답을 한눈에 찾을 수 있습니다.
- 마켓인을 통해 데이터 기반 비즈니스를 경험해보세요.
16기 강민주 (서울과학기술대학교 산업정보시스템전공)
16기 김서연 (숙명여자대학교 홍보광고학과)
16기 오지원 (세종대학교 경영학과)
16기 윤해림 (세종대학교 경영학과)
16기 임성아 (세종대학교 경영학과)
16기 한주리 (고려대학교 사회학과)
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BAOBAB 팀] : 반려동물 미용업 모바일 서비스 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 BAOBAB 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
반려동물 미용업 모바일 서비스 분석
17기 강지민 숙명여자대학교 통계학과
17기 김나연 고려대학교 통계학과
17기 김지윤 성신여자대학교 융합보안공학과
17기 박이정 인하대학교 경영학과
17기 이세영 동덕여자대학교 국제경영/정보통계학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Catch, Traffic!] : 지하철 혼잡도 및 키워드 분석 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 Catch, Traffic! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
수도권 교통의 혼잡성을 해결하기 위한 방안을 찾는 데이터 파이프라인 구축
18기 김인섭 숭실대학교 산업정보시스템공학과
18기 김재민 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
18기 서은유 동덕여자대학교 정보통계학과
18기 윤정원 숙명여자대학교 소프트웨어융합전공
18기 이현진 서울과학기술대학교 산업정보시스템전공
18기 조은학 명지대학교 융합소프트웨어학부
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Hands-on 팀] : 수어 번역을 통한 위험 상황 속 의사소통 시스템 구축BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Hands-on 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
'수어 번역 프로젝트'는 재난 상황 속 소외되는 농인들에게 소통의 문을 열어주자는 목표를 가지고 시작되었습니다. Hands-on팀의 수어 번역 모델을 통해 농인들은 위험 상황 속에서 도움을 요청하는 등 소통의 한계를 극복할 수 있습니다.
16기 곽민지 (동덕여자대학교 정보통계학과)
16기 김영민 (인천대학교 경제학/컴퓨터공학)
16기 김영은 (건국대학교 응용통계학과)
16기 이다인 (이화여자대학교 휴먼기계바이오공학)
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [나만 없어 범고래] : 스니커즈 중심의 리셀 시장 및 플랫폼 KREAM 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 '나만 없어 범고래' 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
스니커즈를 중심으로 현재 리셀 트렌드와 리셀 플랫폼 KREAM 을 분석하고, 기업, 서비스 등을 비교해주는 대시보드를 만들었습니다.
18기 강채현 고려대학교 산업경영공학부
17기 김민채 한국외국어대학교 스페인어과
17기 이서영 이화여자대학교 통계학과
18기 백은수 인하대학교 경영학과
18기 이해림 동덕여자대학교 정보통계학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SiZoAH] : 리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 SiZoAH 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템
18기 박태남 고려대학교 산업경영공학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 문다정 단국대학교 응용통계학과
18기 박희준 명지대학교 산업공학과
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 로깅줍깅 팀에서는 로그 데이터를 수집 및 처리하는 파이프라인을 만들어 각각의 단계에서 일어날 수 있는 상황에 대한 실험을 진행했습니다.
16기 엔지니어링 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 엔지니어링 임태빈 상명대학교 컴퓨터과학과
16기 엔지니어링 지유리 숙명여자대학교 소프트웨어융합학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [힐링세포들] : MHTI (Mental Health Type Indicator)BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 힐링세포들 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
정신건강 정보를 전달하고, 관리할 수 있는 대시보드 제작
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 홍주리 숙명여자대학교 통계학과
18기 황인정 숙명여자대학교 일반대학원 경영학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Cm:)e팀] : 이커머스 고객경험 관리 분석BOAZ Bigdata
시각화 프로젝트를 진행한 Cm:)e팀에서는 고객의 입장에서 고객이 원하는 방식으로 소통할 수 있도록 기존 고객 관리 방식의 터치포인트에 관한 분석과 고객의 소리를 함께 분석할 수 있는 통합 대시보드를 구상했습니다.
16기 김수민 숙명여자대학교 경영학부
16기 김정아 고려대학교 통계학과
16기 이지혜 숙명여자대학교 소비자경제학과
14기 유가연 한양대학교 관광학부 빅데이터 융합 전공
16기 전유정 세종대학교 호텔관광경영학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Stalker 팀] : 감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Stalker 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
감정분석을 통한 MBTI 기반 개인별 투자 성향 분석
16기 김지원 명지대학교 산업경영공학과
17기 곽윤경 홍익대학교 디자인경영융합학부
17기 김나현 서울대학교 언어학과
17기 유승희 중앙대학교 응용통계학과
17기 조수연 연세대학교 통계데이터사이언스학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [YouPlace 팀] : 카프카와 스파크를 활용한 유튜브 영상 속 제주 명소 검색 BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 YouPlace팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
<aside>
이젠 검색도 유튜브 시대
제주여행을 계획할 때 브이로그 영상을 많이 참고하실텐데요
수많은 영상들과 영상 속 분산된 명소들을 하나 하나 찾으려 생각하면 막막하지 않으셨나요?
이러한 고민을 갖고 계신 분들을 위해, 유튜브 브이로거들이 찾아간 여행 명소들을 지도에서 한 눈에 파악할 수 있도록 만들었어요
(github : https://github.com/Boaz-Youplace)
16기 엔지니어링 고은서 | 중앙대학교 소프트웨어학부
16기 엔지니어링 류정화 | 성신여자대학교 융합보안공학과
16기 엔지니어링 송경민 | 국민대학교 소프트웨어학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 MarketIN팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
- 작은 가게를 운영하는 경우부터 온라인 쇼핑몰까지 비즈니스 운영 과정에선 수많은 의사 결정이 필요합니다. 데이터를 대시보드 템플릿에 연결하여 질문에 대한 답을 한눈에 찾을 수 있습니다.
- 마켓인을 통해 데이터 기반 비즈니스를 경험해보세요.
16기 강민주 (서울과학기술대학교 산업정보시스템전공)
16기 김서연 (숙명여자대학교 홍보광고학과)
16기 오지원 (세종대학교 경영학과)
16기 윤해림 (세종대학교 경영학과)
16기 임성아 (세종대학교 경영학과)
16기 한주리 (고려대학교 사회학과)
제 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BAOBAB 팀] : 반려동물 미용업 모바일 서비스 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 BAOBAB 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
반려동물 미용업 모바일 서비스 분석
17기 강지민 숙명여자대학교 통계학과
17기 김나연 고려대학교 통계학과
17기 김지윤 성신여자대학교 융합보안공학과
17기 박이정 인하대학교 경영학과
17기 이세영 동덕여자대학교 국제경영/정보통계학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Catch, Traffic!] : 지하철 혼잡도 및 키워드 분석 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 Catch, Traffic! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
수도권 교통의 혼잡성을 해결하기 위한 방안을 찾는 데이터 파이프라인 구축
18기 김인섭 숭실대학교 산업정보시스템공학과
18기 김재민 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
18기 서은유 동덕여자대학교 정보통계학과
18기 윤정원 숙명여자대학교 소프트웨어융합전공
18기 이현진 서울과학기술대학교 산업정보시스템전공
18기 조은학 명지대학교 융합소프트웨어학부
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Hands-on 팀] : 수어 번역을 통한 위험 상황 속 의사소통 시스템 구축BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Hands-on 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
'수어 번역 프로젝트'는 재난 상황 속 소외되는 농인들에게 소통의 문을 열어주자는 목표를 가지고 시작되었습니다. Hands-on팀의 수어 번역 모델을 통해 농인들은 위험 상황 속에서 도움을 요청하는 등 소통의 한계를 극복할 수 있습니다.
16기 곽민지 (동덕여자대학교 정보통계학과)
16기 김영민 (인천대학교 경제학/컴퓨터공학)
16기 김영은 (건국대학교 응용통계학과)
16기 이다인 (이화여자대학교 휴먼기계바이오공학)
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [나만 없어 범고래] : 스니커즈 중심의 리셀 시장 및 플랫폼 KREAM 분석BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 '나만 없어 범고래' 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
스니커즈를 중심으로 현재 리셀 트렌드와 리셀 플랫폼 KREAM 을 분석하고, 기업, 서비스 등을 비교해주는 대시보드를 만들었습니다.
18기 강채현 고려대학교 산업경영공학부
17기 김민채 한국외국어대학교 스페인어과
17기 이서영 이화여자대학교 통계학과
18기 백은수 인하대학교 경영학과
18기 이해림 동덕여자대학교 정보통계학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SiZoAH] : 리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 SiZoAH 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 기반 의류 사이즈 추천시스템
18기 박태남 고려대학교 산업경영공학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 문다정 단국대학교 응용통계학과
18기 박희준 명지대학교 산업공학과
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 로깅줍깅 팀에서는 로그 데이터를 수집 및 처리하는 파이프라인을 만들어 각각의 단계에서 일어날 수 있는 상황에 대한 실험을 진행했습니다.
16기 엔지니어링 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 엔지니어링 임태빈 상명대학교 컴퓨터과학과
16기 엔지니어링 지유리 숙명여자대학교 소프트웨어융합학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [힐링세포들] : MHTI (Mental Health Type Indicator)BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 힐링세포들 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
정신건강 정보를 전달하고, 관리할 수 있는 대시보드 제작
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 김주은 성균관대학교 문헌정보학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 홍주리 숙명여자대학교 통계학과
18기 황인정 숙명여자대학교 일반대학원 경영학과
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Cm:)e팀] : 이커머스 고객경험 관리 분석BOAZ Bigdata
시각화 프로젝트를 진행한 Cm:)e팀에서는 고객의 입장에서 고객이 원하는 방식으로 소통할 수 있도록 기존 고객 관리 방식의 터치포인트에 관한 분석과 고객의 소리를 함께 분석할 수 있는 통합 대시보드를 구상했습니다.
16기 김수민 숙명여자대학교 경영학부
16기 김정아 고려대학교 통계학과
16기 이지혜 숙명여자대학교 소비자경제학과
14기 유가연 한양대학교 관광학부 빅데이터 융합 전공
16기 전유정 세종대학교 호텔관광경영학과
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [ztyle] : 손그림 의류 검색 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 ztyle 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
손그림 의류 검색 서비스
18기 조현정 고려대학교 일반대학원 통계학과
18기 김혜연 고려대학교 통계학과
18기 최유진 숙명여자대학교 소비자경제학과
18기 한상범 경기대학교 컴퓨터공학부
데이터베이스 수업도 듣고 선임자가 건네준 모델대로 구현해본 경험이 제법 있더라도, 막상 자신이 책임자가 되어 백지 위에 엔터티 박스와 관계선을 그려야 한다면 막막함이 앞을 가린다. 이전에 본 듯한 패턴을 흉내 내 그림을 그려보지만 수백, 수천의 엔터티 홍수 속에서 제대로 가고 있다는 확신이 서지 않는다.
저자는 이처럼 너무도 거대한 현업의 복잡함에 압도되어 길을 잃고 고생하는 후임들의 안타까운 모습에 직접 멘토가 되어주고자 이 책을 쓰기 시작했다. 내공이 깊어야 연공이 자유롭듯, 그 본질을 꿰고 있다면 어떤 업무가 주어지든 막힘없이 헤쳐나갈 수 있다. 짧은 호흡으로 경쾌하게 풀어낸 이야기들을 통해 따스한 온기가 묻어 있는 저자의 노하우를 내 것으로 만들자.
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [COLLABO-AZ] : 고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 COLLABO-AZ 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
고객 세그멘테이션 기반 개인 맞춤형 추천시스템 for 루빗
20기 정지혜 이화여자대학교 통계학과
20기 김지민 중앙대학교 응용통계학과
20기 오태연 단국대학교 정보통계학과
20기 최은선 한양대학교 에리카캠퍼스 정보사회미디어학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [백발백준] : 백준봇 : 컨테이너 오케스트레이션 기반 백준 문제 추천 봇BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 백발백준 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
백준봇 : 컨테이너 오케스트레이션 기반 백준 문제 추천 봇
20기 유하준 한국외국어대학교 산업공학과
20기 안지완 중앙대학교 소프트웨어학과
20기 정태형 경기대학교 응용통계학과
20기 최윤서 숙명여자대학교 일반대학원 통계학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [무드등] : 무신사를 활용한 고객 상황에 따른 의류 추천 스타일링 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 무드등 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
무신사를 활용한 고객 상황에 따른 의류 추천 스타일링 대시보드
20기 이호림 숙명여자대학교 경영학부
20기 노승혜 숙명여자대학교 소비자경제학과
20기 정다인 성신여자대학교 통계학과
20기 홍나연 숭실대학교 정보통계보험수리학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [섬유유연제] : 어글리us! 스마일 Earth! : NLP 기반 프로젝트와 비즈니스 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 섬유유연제 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
어글리us! 스마일 Earth! : NLP 기반 프로젝트와 비즈니스 대시보드
20기 정강민 세종대학교 경영학과
20기 김기수 광운대학교 데이터사이언스전공
20기 김세연 이화여자대학교 기후에너지시스템공학전공
20기 윤여빈 성신여자대학교 수리통계데이터사이언스학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [SPOAZ] : Spotify 기반 개인화 음악 추천 서비스 프로젝트BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 SPOAZ 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
Spotify 기반 개인화 음악 추천 서비스 프로젝트
20기 이해현 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 안소유 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 임혁 중앙대학교 응용통계학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [다함께 레벨업!] : 학식 예약 서비스 yammi CRM 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 다함께 레벨업! 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
학식 예약 서비스 yammi CRM 대시보드
20기 조성배 중앙대학교 공공인재학부
20기 김윤지 숙명여자대학교 경영학부
20기 김지연 연세대학교 심리학과
20기 한은빈 세종대학교 경영학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [HAUL의 움직이는 리포트] : 투자성향 기반 주식 추천 및 기업 정보 제공 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 HAUL의 움직이는 리포트 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
투자성향 기반 주식 추천 및 기업 정보 제공 대시보드
20기 이준희 건국대학교 응용통계학과
20기 김지후 고려대학교 통계학과
19기 김청환 건국대학교 응용통계학과
19기 백지영 한양대학교 경영대학원 비즈니스인포매틱스학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [BEARS] : 이미지 캡셔닝을 통한 이모지 추천 및 해시태그 생성BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 BEARS 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
이미지 캡셔닝을 통한 이모지 추천 및 해시태그 생성
20기 최영우 인하대학교 중국학과
20기 김주은 성신여자대학교 정보시스템공학과
20기 이시내 한국외국어대학교 바이오메디컬공학과
18기 전혜주 숙명여자대학교 독일언어문화학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [낭만젊음사람] : UDA를 통한 중환자실 급성 호흡곤란 증후군 조기 예측BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 낭만젊음사람 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
UDA를 통한 중환자실 급성 호흡곤란 증후군 조기 예측
20기 서동혁 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과
20기 권정을 명지대학교 산업경영공학과
20기 정재원 숙명여자대학교 통계학과
20기 황재성 세종대학교 데이터사이언스학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [레시피를 보아즈] : 영수증 인식 및 대화를 통한 재료 기반 레시피 추천 챗봇BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 레시피를 보아즈 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
영수증 인식 및 대화를 통한 재료 기반 레시피 추천 챗봇
20기 박진영 숙명여자대학교 경영학부
20기 서민진 경희대학교 통계학과
20기 안소유 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
20기 윤선영 서울과학기술대학교 데이터사이언스학과
20기 이민선 한국공학대학교 산업경영학과
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [전진 4드론] : RAD(Reinforcement learning method for ...BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 전진4드론 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
RAD(Reinforcement learning method for Autonomous Drone)
20기 정재준 한양대학교 에리카캠퍼스 프랑스학과
20기 이영현 한양대학교 대학원 인공지능학과
20기 이찬 경희대학교 컴퓨터공학과
20기 정원준 건국대학교 컴퓨터공학부
제 19회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [REC] : 캠핏 데이터를 활용한 캠핑장 추천 시스템 구현BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 REC 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
캠핏 데이터를 활용한 캠핑장 추천 시스템 구현
20기 김민혜 한양대학교 경영대학원 비즈니스 인포메틱스
20기 송여진 이화여자대학교 휴먼기계바이오공학부
20기 이은효 이화여자대학교 대학원 통계학과
20기 임세은 숙명여자대학교 사회심리학과
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [4부터7] : 공방 301 데이터를 활용한 마케팅 방안 제시BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 4부터7 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
공방 301 데이터를 활용한 마케팅 방안 제시
19기 김동하 고려대학교 미디어학부
19기 고현서 동덕여자대학교 경영학과
19기 노근혜 이화여자대학교 통계학과
19기 박상윤 가천대학교 경영학부(글로벌경영학)
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [유쾌한 반란] : Howmuch : 꽃집 관리 서비스BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 유쾌한 반란 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
일 단위 화훼 경매 데이터를 화훼소매업자들에게 제공하여 적정가에 사입할 수 있도록 돕는 서비스 기획
19기 송우석 연세대학교 컴퓨터과학과
19기 박선홍 한국외국어대학교 국제통상학과
19기 이 은 홍익대학교 산업공학과
19기 정성윤 국민대학교 경영정보학부
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [보아酒] : 리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 보아酒 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
리뷰 감정분석을 통한 전통주 추천 서비스
19기 정은진 한양대학교 ERICA 정보사회미디어학과
19기 강하연 명지대학교 경영정보학과
19기 고건호 고려대학교 통계학과
19기 김진재 중앙대학교 응용통계학과
19기 박상윤 가천대학교 경영학부(글로벌경영학)
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [이탈리안 BMT] : 지하철 지연 시간 데이터 분석 및 시각화를 위한 데이터 파이프라인 구축BOAZ Bigdata
데이터 엔지니어링 프로젝트를 진행한 이탈리안 BMT 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
지하철 지연 시간 데이터 분석 및 시각화를 위한 데이터 파이프라인 구축
19기 김보겸 중앙대학교 사회학과
19기 김가경 동덕여자대학교 정보통계학과
19기 김동진 경희대학교 컴퓨터공학과
19기 박재은 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
19기 이재준 명지대학교 융합소프트웨어 데이터테크놀로지전공
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [분모자] : 분류 모자이크BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 분모자 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
로고 자동 감지 및 모자이크 서비스 제안
19기 오효근 건국대학교 일반대학원 기계설계학과
19기 김보겸 중앙대학교 사회학과
19기 송예진 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 우아라 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 임서현 성균관대학교 글로벌리더학부
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [link-us(링커즈)] : 링키드를 위한 비즈니스 대시보드 제작BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 link-us(링커즈) 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
링키드(linkid)를 위한 비즈니스 대시보드 제작
19기 정소영 숙명여자대학교 통계학과
19기 유나현 중앙대학교 응용통계학과
19기 이세연 성신여자대학교 빅데이터사이언스전공
19기 정다운 숙명여자대학교 통계학과
데이터 분석 프로젝트를 진행한 뉴진스 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
Multi-modal Fake News Detection
19기 장우솔 단국대학교 일반대학원 응용통계학과
19기 김동진 경희대학교 컴퓨터공학과
19기 박명규 한양대학교 ERICA 로봇공학과
19기 성재혁 고려대학교 컴퓨터학과
19기 신은빈 건국대학교 응용통계학과
4. 프로젝트 소개 : 프로젝트 팀 구
성
NLP를공부한 BOAZ분석
태블로를 통한
데이터 시각화를 공부
한
BOAZ 시각화
fromgensim.models.doc2vec importTaggedDocument
fromgensim.modelsimportDoc2Vec
classDoc2VecCorpus:
definit (self, ts):
self.ts = ts
defiter (self):
for name,sentenceints:
if(len(sentence)>0):
yieldTaggedDocument(
words= sentence,
tags= [name])
doc2vec_corpus= Doc2VecCorpus(ts)
doc2vec_model= Doc2Vec(doc2vec_corpus)
MODELING
5. 프로젝트 소개 : 주제 선정 과
정
어! 이 책 재미있게 읽었는데,
혹시 비슷한 내용의 책 또 없
나?
그렇게 많은 책을 다 읽어볼 시간은 없는
데…
알라딘의 도서 추천
“이상품을 구입하신 분들이 다음 상품도 구
입하셨습니다.”
이거 말고, 내용을 고려해서 도서 추천을
해 주는 곳은 없을까?
내용을 고려해서 도서를 추천해 줄 수 있는 서비스를 구현해 보고
자 함
6. 프로젝트 소개 : 코끼리 사서의 도서 추천 솔
루션
코끼리 사서
사람들이 좋아할 책을 알려주고 싶지만 서점의 책을 모두 읽어볼 수가 없었던 우리의 코끼리
사서는, 어떤 책을 읽어야 할 지 모르는 이들을 위한 솔루션을 만들게 됩니다.
이제 그 코끼리 사서의 서재를 여러분에게 공개합니다!
7. 동일한 카테고리 내
유사한 내용과 구매자 분포를
가진 책을 추천하는 서비스 구
현
프로젝트 소
개
: 프로젝트 목
표
9. 책 속에서(실제 책 내용 활용 가능), 구매자 분포, 세일즈포인
트 등
1.사이트 “알라딘”선정 이유
데이터 수집 및 전처리 : 데이터
수집
책 속에
서
구매자 분
포
*알라딘 모바일 화
면
10. 카테고리 30
개
카테고리 7개
경제 경영, 과학, 대학교재/전문서적,
소설/시/희곡, 어린이, 에세이, 자기계
발
어린이부터 성인까지 다양한 사용자를 고려하고, 대중적인 카테고리
를 선정
베스트 셀러 & 스테디 셀러
각 카테고리 별 2018년도의 베스트셀러, 스테디 셀
러
경제경영(243), 과학(297),대학교재/전문서적(239),
소설/시/희곡(296), 에세이(302),자기계발(285)
총 7개 카테고리, 약 2000권의 책 수집
데이터 수집 및 전처리 : 데이터
수집
2.데이터 스크래
핑
11. 스크래핑 변
수
: 책제목, 작가, 출판일, 줄거리(책 속에서), 출판사 서
평, 구매자 성별/연령대별 분포(10-60), 카테고리,
출판사
데이터 수집 및 전처리 : 데이터
수집
2.데이터 스크래핑
스크래핑 데이
터
1.‘책속에서’ 영어 소문자 통
일
2.‘.’을 제외한 특수문자 제
거
3. ‘p.’, ‘접기’ 등 불용단어제거
전처리
PROCES
S
13. on
WD WW
Paragraph
id
the cat sat
Paragraphvectorwithdistributedmemory(PV-DM)
Classifier
Average/Concatenate
Paragraph Matrix
모델링 및 평
가
: 모델 설명_PV-DM
14. 모델링 및 평가 : 모델
링
카테고리별로 나눈
후,
‘책속에서’를 이용해 Doc2veccorpus생성,
모델링 ( vector size=300)
구매자 분포 스케일링 해서 12개의 차원
추가
=총 312개의 vector
16. 30-50대 여성 >남성
40대 여성, 30-50 남성
20-40 남성
‘수학이 필요한 순간’의 구매자 분
포
‘물리가 쉬워지는 미적분’의 구매자 분
포
‘처음 배우는 딥러닝 수학*’의 구매자 분
포
a. Story(300차원의 vector)
b. Story+ 구매자 분포 (312차원의 vector)
구매자 분포가 비슷한 책을 추천한다고 설명
가능
모델링 및 평가 : Doc2vec모델링 및 분석 결
과
27. 웹 구현 및 시각화 : 웹 평가 설문
Data
에너지의 방향 인식 방식 결정 방식 삶의 패턴
E I S N T F J P
단체 활동 선호, 생
각 을 표출하여 말
하기를 선호
혼자하는 활동 선호,
내면에 담고 글쓰는
것 을 선호
실용적이고 현실적이
며 숲보다 나무를 봄
미래를 추구하고 이
상 적이며, 두루뭉술
하고 자기만의 방식
있음. 주로 나무보다
숲을 봄
객관성과 합리성에
초 점, 논리적인 성
향, 일 과 목표, 효율
성 중시
감정 표현에 예민, 공
감적인 성향, 대인관
계 와 사람 중시
결단력이 있고, 철저
하 며 조직적, 명확성
, 예 측 가능성 및 계
획 중 시
융통성 있고 편안함 중
시, 자율롭고 즉흥적
- 모델 / 웹 개선점 파악을 위한 웹 설문 응답 수집 (300개)
PART1.응답자 기본 질문
Q1. 책을 주로 읽는 장소를 선택하여 주십시오
Q2. 책을 고를 때 가장 중요하게 여기는 요소는 무엇입니까?
PART2.응답자 웹 사용 경험 질문
Q1. 해당 도서 추천 시스템에서 본인이 가장 먼저 선택한 책의 카테고리는 무엇입
니까? Q2. 추천받은 책이 본인이 선택한 내용과 유사하다고 생각합니까?
Q3. 해당 추천시스템이 사용하기에 편리하십니까?
Q4. 해당 추천시스템을 개선하기 위해 계획하고 있는 서비스입니다. 다음 중 어느 항목을 가장 선호하십
니까?
PART3. 응답자 성향 질문
Q1. 본인이 해당 하는 쪽을 선택하여 주십시오
28. 웹 구현 및 시각화 : 시각화 대시
보드
MBTI 별 선호 카테고
리
: 응답자 성향 질
문
카테고리 별 책 선택
에 고려하는 요소
: 응답자 기본 질문
책 줄거리 속 key-word *
구매자 연령대/성별 분
포*
* : 스크래핑 데이터 사용한 시각
화
*선택한 카테고리의 책
을 추천해주는 코끼리
사서