NS Shop+편성데이터를 활용하여 방송편성표에 따른 판매실적을 예측하고, 최적 수익을 고려한 요일별/ 시간대별 / 카테고리별 편성 최적화 방안 제시하는 프로젝트 입니다. 결과보고서.pdf
날씨정보, 검색어 트랜드 정보 반영 전처리
load_data(data_path, trend = True, weather = True)
Feature Engineering
make_variable(perform_raw, test_raw, rating)
이상치 제거 및 클러스터링
preprocess(train_var, test_var, outlier_rate, # of cluster)
학습 데이터 셋 형태 구축
mk_trainset, clutering
학습 및 inference
final_test(train, val, 3, hyperparmeters)
'data/'에 데이터 압축 해제 한 뒤
!python main.py
- pandas
- numpy
- sklearn
- joblib
- seaborn
- lightgbm
- Hyun Lee(https://github.com/HyunLee103)
- Hyelin Nam(https://github.com/HyelinNAM)
- Kyojung Koo(https://github.com/koo616)
- Sanghyung Jung(https://github.com/SangHyung-Jung)