BigContest Competition

앱 사용성 데이터를 통한 대출신청 예측분석

< 1. Data Preprocessing & Feature Engineering >

• Data Preprocessing
  • 이상치 처리, Data Leakage가 발생하지 않도록 전처리 진행
• Feature Engineering

  • user별 파생변수 생성

    • 유저 타입 등

  • item별 파생변수 생성

    • 상품매력도, 상품코드 등

  • log 데이터로 파생변수 생성

    • 시간 순으로 정렬된 sequence data이기 때문에 시계열 정보가 담긴 feature 생성
    • GRU를 사용하여 대출 조회(target)까지 도달한 log인지 판단하는 이진분류 모델 생성 (정확도 : 92.89%)
    • Linear layer를 추가하여 각 시퀀스당 10차원의 embedding vector 추출 -> feature로 사용

  • 그 외

    • 연이자부담지수, 증감율 등

< 2. Modeling >

• DNN, RandomForest, LGBM, CatBoost 모델 사용하여 예측 모델 개발
• 분류된 예측값을 기준으로 K-Means로 고객 군집화 진행

< 3. EDA >

• 분류된 군집별로 각각 EDA 진행

< 예시 >

느낀점

• 실제 기업에서 사용되는 데이터는 양질의 데이터가 아니기 때문에 데이터 전처리가 중요하다는 것을 경험함
• 시계열 정보를 feature로 사용하여 모델링 해보면서 이진분류 모델이 아닌, 시계열 모델을 사용하여 분류를 진행해봐도 좋았을 것 같다는 아쉬움이 남았음
• 학교 시험기간중에 공모전을 진행하여 더 많은 실험을 진행해보지 못한 점이 아쉬움이 남음

-> 다른 사람들의 참여에 연연하지 말고 내가 할 일을 완벽히 챙겨야겠다고 다짐하게 된 계기가 되었음