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머신러닝 기반 날씨 분석을 통한 휴가지 방문자 수 예측 서비스

청년취업아카데미 머신러닝기반 JAVA 응용 SW개발자과정 최종프로젝트

📌 팀 정보

1. 팀명 : 오광
2. 팀원 및 역할 : 윤소영(프론트엔드/웹디자인 및 개발) 외 4명

📌 프로젝트 기본 정보

1. 목적 : 요즘 세대들의 YOLO(You Only Live Once) 라이프에 따른 '일상에서의 벗어남', '휴식', '휴가'의 중요성이 커지고 있다. 그와 함께 '여행' 이라는 키워드가 따라다니며 많은 관심을 받고 있다. 소소한 나들이도 여행이 될 수 있는 요즘, 그만큼 커진 관심으로 잘 알려진 휴가지는 일자에 따라 이른바 눈치게임을 하게 된다. 이에 '보고정해it'은 머신러닝을 접목해 원하는 휴가지의 사람 수를 예측하여 즐거운 휴가를 보낼 수 있도록 한다.
2. 일정 : 2019.08.01 ~ 2019.08.13

📌 데이터 정보

1. 날씨

• 출처 : Visual Crossing
• feature 정보 : 평균기온, 우천유무

2. 날짜

• 출처 : Visual Crossing
• feature 정보 : 년, 월, 일, 평일/주말, 공휴일, 요일

3. 방문자 수

• 출처 : Data.World
• feature 정보 : 방문자 수

📌 수행 방법

1. 분석 접근 방안

1. 휴가지 방문객에 대한 상관관계를 고려한 데이터 수집
2. 수집한 데이터를 바탕으로 전처리를 통해 결측지 및 수정
3. 선정한 feature들과 결과값의 상관관계 규명
4. Linear regression 모델을 통한 예측률, 중요도 확인 및 예측

2. 개발 환경 : Eclipse, Apache Tomcat, Jupyter

📌 서비스 결과

1. 서비스 구성도

2. 서비스 구성 내용

1. 메인 홈페이지 접속 시 메인, 사용법 설명, 요즘 휴가지 정보 제공
2. 날짜 입력 시 해당 장소의 방문객 수 예측 정보 제공

📌 기대 효과

• 사람에 따라 선호하는 인파 영향을 사용자가 선택할 수 있다. (사람 많은 것을 좋아하는 / 한적한 것을 좋아하는) 특정 날에 사람이 몰리는 것을 분배함으로써 관광객의 쾌적함과 인근 거주민들에게는 교통 혼잡 등이 완화될 것을 기대할 수 있다. 또한 숙박을 할 경우 예약을 미리 계획할 수 있다.

📌 활용 방안

• 국가 및 지역적 :

1. 국내 여행지/휴가지의 자료를 제공 받아 국내 여행의 활성화
2. 해당 휴가지의 정보를 제공하여 휴가지의 서비스를 연관 및 개선
3. 예측 방문객 수를 참고하여 해당 휴가지의 숙박 업체, 주변 상가는 예상 수입을 통해 대비 가능

• 여행사 : 여행사 패키지 상품 등을 기획하는 데 도움

📌 프로젝트 사진

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