🏆L.POINT 제 6회 Big Data Competition - Audience Targeting

• 본 저장소는 (주)롯데멤버스에서 주최한 제 6회 빅데이터 컴피티션에서 최우수상을 수상한 프로젝트를 기록하기 위한 공간입니다.
• 코드에 대한 저작권은 고지형, 이형선, 채운슬에게 있습니다.
• 원본 데이터의 소유권은 (주)롯데멤버스에 있으니, 코드 재현을 위해서는 주최 측에 문의하셔야 합니다.
• This project won the 2nd place in the 6th Bigdata Competition of the company Lotte Members.
• The team 'CHAE-KO-SUN'(Jihyeong Ko, Hyeongson Lee, Unseul Chae) has the license of these codes.
• If you want to use these datasets, you have to contact the company Lotte Members which owns the license.

🏃‍♂️프로젝트 기간

• 2019.11~2020.01

😎프로젝트 결과

• 결과보고서_채고선.pdf: 최종 발표 자료입니다.
  

👩‍👧‍👧프로젝트 참여 인원

고지형(본인), 이형선, 채운슬

👀 디렉토리 구조

• DATA: 원본 데이터, 정제된 데이터가 저장되는 폴더입니다.
• image: EDA 이미지가 저장되는 폴더입니다.
• tracker: 첫 번째 모델(Tracker) 설계 과정에서 반환된 데이터가 저장되는 폴더입니다.
• navigator: 두 번째 모델(Navigator) 설계 과정에서 반환된 데이터가 저장되는 폴더입니다.

🎁분석 및 모델링 과정

• 01_이형선_데이터_전처리.ipynb: 데이터를 불러오고, 결측치와 이상치를 처리합니다.
• 02_이형선_고객행동패턴_분석.ipynb: 시각화를 통해 유의미한 변수를 발견하고 모델의 방향성을 수립합니다.
• 03_이형선_트래커_모델링.ipynb: 고객행동패턴을 변수로 하여 고객의 성별과 연령대를 추정하는 모델을 설계합니다.
• 04_고지형_연관성_분석.ipynb: 상품 판매 경향으로부터 상품 간 연관성을 파악합니다.
• 05_고지형_네비게이터_모델_비회원고객_학습데이터_구성.ipynb: 맞춤 상품 추천에 활용할 비회원 고객 학습데이터를 구성합니다.
• 06_고지형_네비게이터_모델_상품추천.ipynb: 구축한 모델을 통해 고객에게 맞춤 상품을 추천합니다.