TEAM EDA

[빅콘테스트2019] 데이터탐색을 토대로 얻은 아이디어를 통해서 모델링을 한 과정입니다. 1. 전처리 [빅콘테스트2019] 데이터탐색에서 확인한 내용을 토대로 전처리를 한 부분은 아래와 같습니다. Train에만 존재하는 이벤트의 영향을 줄이기. 통신오류로 인해 낚시시간 > 플레이시간 혹은 30레벨 미만인데 낚시시간이 있는 경우 조정. Train과 Test의 플레이타임 등 스케일이 다른 것을 조정하기 위해서 파일별로 Normalization. 2. 28일의 정보를 1주차, 2주차, 3주차, 4주차의 평균으로 계산 기존의 데이터는 1일부터 28일까지 제공되었고, 이를 그대로 학습하게 될 경우 유저별로 다른 접속패턴에 의해서 모델이 안좋을 수 있습니다. 예를 들어서, 직장인의 경우 주말에만 접속할 가능성이 높..

빅콘테스트 2019 주제 : 게임 활동 데이터를 활용하여 “게임유저 잔존가치를 고려한 고객 이탈 예측 모형” 개발 엔씨소프트에서 제공하는 ‘리니지’ 고객 활동 데이터를 활용하여 향후 고객 이탈 방지를 위한 프로모션 수행 시 예상되는 잔존가치를 산정하는 예측 모형 개발 기간 : 2019.07.17 ~ 2019.09.10 0. Overview 데이터 activity: 캐릭터별 활동이력. combat : 캐릭터별 전투이력 pledge : 소속 혈맹 전투 활동 정보 trade : 거래 이력 payment : 결제 이력 day, server, acc_id, char_id 4가지에 의해서 결합되는 형태이고, payment의 경우는 char_id가 따로 없이 char_id의 모든합을 acc_id의 payment에 넣..

기간 : 2019.07.17 ~ 2019.09.10 주제 : 게임 활동 데이터를 활용하여 “게임유저 잔존가치를 고려한 고객 이탈 예측 모형” 개발 엔씨소프트에서 제공하는 ‘리니지’ 고객 활동 데이터를 활용하여 향후 고객 이탈 방지를 위한 프로모션 수행 시 예상되는 잔존가치를 산정하는 예측 모형 개발 0. 주최측 문제 설명 1. 데이터 탐색 [빅콘테스트2019] 데이터 탐색 2. 모델링 [빅콘테스트2019] 모델링 3. 후기 [빅콘테스트2019] 후기

기간 : 2018.07.10 ~ 2018.11.30 멤버 : 김현우, 박주연, 이주영, 이지예, 민은주 주제 : 금융 데이터를 활용한 “나의 금융생활정보 지수” 개발 분석과정은 문제 정의, 분석을 위한 변수 처리, 그리고 네 문제에 대한 답변 순으로 진행됩니다. 첫 번째로 문제 정의 부분입니다. 분석 목적은 고객들이 비슷한 사람들의 금융생활정보를 참고할 수 있는 상담 시스템을 만들어 금융 생활에 도움을 주는 것에 있습니다. 다음으로 저희가 정의한 분석 대상은 ‘보통 사람’입니다. ‘보통사람’이란 일반적인 사람에게 기대되는 금융 상태를 가진 사람입니다. 또한 이러한 서비스를 포함하여 창구를 이용할 것이라고 예상되는 주요 이용 고객 층이라는 가정을 더했습니다 두 번째로 변수 처리 방법을 설명드리겠습니다. 먼..