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 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 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 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 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
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 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 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 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 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
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 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [기린그림 팀] : 사용자의 손글씨가 담긴 그림 일기 생성 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 기린그림 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
기린그림 팀은 사용자의 글씨체를 학습하여 나만의 폰트로 일기를 쓰고, 사진을 업로드 하면 직접 그림을 그린 것처럼 변환하여 그림일기를 쓸 수 있도록 하는 프로젝트를 진행 했습니다.
16기 김유진 이화여자대학교 과학교육과
17기 김송성 고려대학교 통계학과
17기 박종은 연세대학교 언더우드국제학부
17기 여해인 동덕여자대학교 컴퓨터학과
17기 이보림 중앙대학교 소프트웨어학부
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
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 보아져 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
에듀테크 기업 바이브온과 함께한 세가지 프로젝트 모음집. 바이브온의 모든 데이터를 기반으로 한 인사이트 도출 과정이 나타난 [Marketing Analysis], 이용자들에게 효과적인 서비스를 제공하기 위한 시각화 서비스 기획안인 [타 생기부 분석 100% 활용하기], 시각화를 넘어 NLP를 통해 선생님의 생기부 작성을 돕는 [Vital-On] 세가지 프로젝트로 이루어져있다.
15기 박대희 이화여자대학교 통계학과
17기 김태현 이화여자대학교 경제학과
17시 박지운 이화여자대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스학과
17기 이한울 고려대학교 사회학과
17기 이준희 고려대학교 통계학과
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 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 - [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 - [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 - [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 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 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [굿아이디어스] : 아이디어스 작가를 위한 비지니스 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 굿아이디어스 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터를 활용해 아이디어스 작가들의 능동적인 스토어 운영에 도움을 주는 서비스를 제공하는 비지니스 대시보드
18기 김지현 숙명여자대학교 통계학과
18기 류소현 숙명여자대학교 문화관광학과
18기 송지수 숭실대학교 글로벌미디어학부
18기 이주은 숙명여자대학교 통계학과
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
[나스미디어] 2020 일본 디지털 미디어 시장 현황 및 전망: 디지털 광고 시장 편NASGLOBAL
[나스미디어] 2020 일본 디지털 미디어 시장 현황 및 전망: 디지털 광고 시장 편
전 세계 광고시장 규모 3위, 일본!
일본 디지털 광고 시장에 대한 내용을 핵심만 정리했습니다.
일본의 전통매체부터 디지털 광고 현황과 핵심 매체까지!
지금 바로 나스미디어 리포트를 통해 확인해보세요.
<순서>
1. 전통 매체 광고 시장의 변화
- 일본 매체 이용 시간의 변화
- 일본 TV 광고 vs. 인터넷 광고
- 일본 전통 4대 매체의 디지털 성장률
- 일본 주유 방송사들의 디지털 영역 진출
- 일본 신문/잡지 시장 현황
- 일본 옥외광고 시장 현황
2. 디지털 광고 시장
- 디지털 광고 시장 규모
- 디지털 이용 현황
- 동영상 광고 시장
- 인플루언서 마케팅과 MCN
- 프로그래매틱 광고 시장
- 주목해야 할 플랫폼과 매체
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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 16회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [기린그림 팀] : 사용자의 손글씨가 담긴 그림 일기 생성 서비스BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 기린그림 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
기린그림 팀은 사용자의 글씨체를 학습하여 나만의 폰트로 일기를 쓰고, 사진을 업로드 하면 직접 그림을 그린 것처럼 변환하여 그림일기를 쓸 수 있도록 하는 프로젝트를 진행 했습니다.
16기 김유진 이화여자대학교 과학교육과
17기 김송성 고려대학교 통계학과
17기 박종은 연세대학교 언더우드국제학부
17기 여해인 동덕여자대학교 컴퓨터학과
17기 이보림 중앙대학교 소프트웨어학부
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
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 보아져 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
에듀테크 기업 바이브온과 함께한 세가지 프로젝트 모음집. 바이브온의 모든 데이터를 기반으로 한 인사이트 도출 과정이 나타난 [Marketing Analysis], 이용자들에게 효과적인 서비스를 제공하기 위한 시각화 서비스 기획안인 [타 생기부 분석 100% 활용하기], 시각화를 넘어 NLP를 통해 선생님의 생기부 작성을 돕는 [Vital-On] 세가지 프로젝트로 이루어져있다.
15기 박대희 이화여자대학교 통계학과
17기 김태현 이화여자대학교 경제학과
17시 박지운 이화여자대학교 통계학과
17기 이수경 성균관대학교 데이터사이언스학과
17기 이한울 고려대학교 사회학과
17기 이준희 고려대학교 통계학과
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 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 - [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 - [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 - [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 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 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [굿아이디어스] : 아이디어스 작가를 위한 비지니스 대시보드BOAZ Bigdata
데이터 시각화 프로젝트를 진행한 굿아이디어스 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
데이터를 활용해 아이디어스 작가들의 능동적인 스토어 운영에 도움을 주는 서비스를 제공하는 비지니스 대시보드
18기 김지현 숙명여자대학교 통계학과
18기 류소현 숙명여자대학교 문화관광학과
18기 송지수 숭실대학교 글로벌미디어학부
18기 이주은 숙명여자대학교 통계학과
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
[나스미디어] 2020 일본 디지털 미디어 시장 현황 및 전망: 디지털 광고 시장 편NASGLOBAL
[나스미디어] 2020 일본 디지털 미디어 시장 현황 및 전망: 디지털 광고 시장 편
전 세계 광고시장 규모 3위, 일본!
일본 디지털 광고 시장에 대한 내용을 핵심만 정리했습니다.
일본의 전통매체부터 디지털 광고 현황과 핵심 매체까지!
지금 바로 나스미디어 리포트를 통해 확인해보세요.
<순서>
1. 전통 매체 광고 시장의 변화
- 일본 매체 이용 시간의 변화
- 일본 TV 광고 vs. 인터넷 광고
- 일본 전통 4대 매체의 디지털 성장률
- 일본 주유 방송사들의 디지털 영역 진출
- 일본 신문/잡지 시장 현황
- 일본 옥외광고 시장 현황
2. 디지털 광고 시장
- 디지털 광고 시장 규모
- 디지털 이용 현황
- 동영상 광고 시장
- 인플루언서 마케팅과 MCN
- 프로그래매틱 광고 시장
- 주목해야 할 플랫폼과 매체
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2014 ICT 트렌드 전망 세미나 발표자료 (2013.12.17)
1. 스마트폰 시장의 성장세의 둔화의 시작 새로운 성장 모멘텀(Momentum)의 필요성
2. 웨어러블 디바이스의 정의와 진화방향
3. 시장 형성 및 저변 확대를 위한 가능성 진단
4. 대량생산(Mass) 및 롱테일(Long-Tail)시장에서 계층별 가치창출을 통한 홀로서기의 필요성
5. 시사점
모비데이즈 M report 7월호
모바일 게임시장의 타짜! 모바일은 손보다 빠르다!
국내외 모바일 시장의 이슈를 정리한 M report 7월호가 출시되었습니다.
웹보드 게임, 큰 판을 준비 중인 국내 모바일 게임시장
모바일 동영상과 모바일 검색 발 빠르게 움직이는 네이버와 다음카카오
대륙이 주목하고 있는 Wifi 시장, 중국 공룡들의 전쟁
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크리에이티브 랩 데어즈가
그간의 모바일커머스 컨설팅과 채널구축 경험을 바탕으로
'모바일커머스 스토리' 보고서를 발행합니다.
첫번째 리포트는 '마켓'편 입니다.
모바일커머스 시장의 전반적인 상황을 다루는 이번호에서는
시장크기의 팽창과 트렌드변화 그리고 관련 기술에 대해 살펴볼 수 있습니다.
웨어러블 디바이스 산업의 시장 전망 및 주요 동향 분석
1. 새로운 성장 모멘텀(Momentum)의 필요성
2. 웨어러블 디바이스의 정의와 진화방향
3. 시장 형성 및 저변 확대를 위한 가능성 진단
4. Mass Market: B2B 시장을 중심으로 수익모델 형성
5. Long Tail: 스타트업, 창의적인 아이디어 제품 시장
6. 시사점 및 제언
Similar to 제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Indus2ry 팀] : 2022산업동향- 편의점 & OTT 완벽 분석 (20)
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 - [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
제 18회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [추적 24시] : 완전 자동결제를 위한 무인점포 이용자 Tracking System 개발BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 추적24시 팀에서는 아래와 같은 프로젝트를 진행했습니다.
완전 자동결제를 위한 무인점포 이용자 Tracking System 개발
19기 민경원 고려대학교 산업경영공학부
19기 신재욱 연세대학교 산업공학과
19기 이유빈 서울여자대학교 소프트웨어융합학과
19기 최가희 국립공주대학교 산업시스템공학과
4. 주제 선정 배경
코로나로 인한 비대면 문화 활성화, 우리의 일상을 지배하
는 산업
비대면 문화 트렌드 속에서 가장 주목받는 서
비스
최근 코로나19의 영향과 언택트 문화의 확산으로 외부 활동을 자제하는 상황에
OTT에 대한 소비가 증가하고 있다.
또한, 전 세계적으로 K-콘텐츠에 대한 관심과 인기가 높아지고 있어
OTT에 대한 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망된다.
‘산업통상자원부’에서 발표한 주요 유통업체 매출 동향을 살펴보면
오프라인 유통업체의 점유율은 점점 줄어들고 있으며, 온라인의 점유율만 큰 폭으로 상승
하고 있다.
부진하고 있는 오프라인 유통 산업 가운데에서 편의점 시장만 유일하게 성장 중인 것이
주목해볼만 하다.
오프라인 유통업계에서 편의점 시장만 '나홀로 성장
'
1인 가구, 편리한 수요의 급
증
다양한 영역으로의 확장
주제 선정 배경
어떤 산업에 주목해야 할까?
5. 대시보드 flow
업종 분석 PART 기업 평가 PART 소비자 평가 PART
시장 규모
동종 업계간 비교
Indus2ry
기업 정보
시계열 분석
이슈 분석
이용 만족도 실태조사
IPA 분석
6. 업종 분석 PART 기업 분석 PART 소비자 평가 PART
연도별 유통업체 비율
총 45명 응답
1. 편의점 3사 이용만족도 조사
방문횟수 조사, 이용 이유 조사,
자주 이용하는 식품 조사, 프로모션 조사,
근접성 조사
2. 속성별 중요도 및 만족도 조사
매장접근성, 가격, 프로모션 및 할인혜택,
제품 다양성, 브랜드 광고, 기업 신뢰도,
편의점 내 이동편의성, 빠른 계산
3. 인구통계학적 조
사성별, 출생연도, 직업, 월평균소
득
2015년 ~ 2020년. 유통업체(대형마트,
백화점, 편의점, SSM) 비율
마트 3사(이마트, 롯데마트, 홈플러스),
편의점 3사(GS25, CU, 711)
총 점포수, 지역별 점포수
마트 3사와 편의점 3사 점포 수
3사 재무정보
3사 주가 데이터
2021년 시가, 고가, 저가, 공가 데이터
기사 워드클라우
드
특정 용어 제거 후 주별로 많이 나
온
키워드 뽑기
메인 뉴스 크롤링
주별 메인 뉴스와 링크
소비자 이용 만족도 실태조사
CONVINECE STORE
매출액, 당기순이익, 점포수별 평균매출
액
출처. 산업통상자원부, 2021 유통업체 매출동향
보도자료, 각 회사 사이트 출처. DART, 한국거래소 종목 가격 데이터, 빅카
인즈
데이터 수집
Data
7. 작품수
총 48명 응답
1. OTT 3사 이용만족도 조사
구독 기간, 평균 시청 회수 및 시간 조사,
프로모션 조사, 장르 다양성 조사
2. 속성별 중요도 및 만족도 조사
가격만족도, 장르다양성, 프로모션 다양성,
앱/웹 편리성, 오리지널컨텐츠 만족도,
브랜드 가치
3. 인구통계학적 조
사성별, 출생연도, 직업, 월평균소
득
OTT사 영화, TV, 총작품수 비교
OTT사 월평균이용자(만명)
TV, 디지털 TV, 스마트폰에서의 점유율
2020년 월평균 이용자 순위 & 점유율
3사 재무정보
3사 관심도 데이터
3사 상장명(넷플릭스, 티빙, 컨텐츠웨이브)
2021년 시간 흐름에 따른 관심도 변화
기사 워드클라우
드
특정 용어 제거 후 주별로 많이 나온
키워드 뽑기
메인 뉴스 크롤링
소비자 이용 만족도 실태조사
OTT 전체 시장규모와 이용률(%)
시장 규모 & 이용률
U+모바일TV, 시즌, 네이버TV 등 플랫폼
플랫폼 좌표
매출액, 당기순이익, 영업이익
주별 메인 뉴스와 링크
출처. 각 회사 사이트, 닐슨코리아, statista,
방송통신코리아 출처. DART, 구글 트랜드, 빅카인즈
업종 분석 PART 기업 분석 PART 소비자 평가 PART
OTT SERVICE
데이터 수집
Data
8. ▼ 기사 워드클라우드 전처리 코드 in Python
기업 분석 PART
▼ 이용 만족도 실태조사 IPA 분석 (예.GS25)
소비자 평가 PART
데이터 분석
Data