TEAM EDA

기간 : 2019년 5월 8일 ~ 2019년 7월 8일 주제 : KCB 데이터를 통한 금융스타일 시각화 경진대회 멤버 : 김현우, 최승훈 결과 : 1차합격 / 최종탈락 분석 내용 피드백(비공개) : https://eda-ai-lab.tistory.com/172

이번 자료의 분석 내용은 다음의 링크에 정리해두었습니다. 내용 및 코드 https://dacon.io/poll5/56871 [대회] 5회 신용카드 거래 데이터 시각화 대회 dacon.io (코드는 데이콘에 로그인을 해야 보입니다. ) 순위 1등

0. 들어가며 위 대회는 데이콘에서 열린 4차 대회입니다. 직방에서 주어진 아파트 실거래가를 바탕으로 rmse를 최소화하는게 목표입니다. 대회 참여 기간은 2018.11.12 ~ 2019.1.31 입니다. 저희팀은 public score 3등 / private score 1등으로 우승을 했습니다. 분석의 내용은 데이터 탐색 / 모델링 두가지 부분으로 나뉘게 되며 모델링은 이어지는 글에 작성하겠습니다. 1. 서론 통계청 2015년 자료에 의하면 일반적인 한국인의 절반(48.1%)은 아파트에 살고 있습니다. 그들은 아파트 주거 선호도가 매우 높고 또한 부의 증식 수단으로 아파트 가격에 관심이 많습니다. 이번 대회의 이번 대회의 데이터 제공자는 직방입니다. 직방은 부동산 정보의 비대칭성과 불투명성을 해소하기 ..

description 이번 대회의 스폰서인 뱅크샐러드는 통합 자산조회, 맞춤형 자산관리, 금융상품 추천 등의 서비스를 제공하는 회사입니다. 또 마이데이터 사업(표준화된 정보 제공 방식을 통해 데이터의 주체인 국민, 즉 개인이 스스로 정보를 제공하고 관리할 수 있도록 하는 것을 말합니다.)을 시작으로 정부의 데이터 산업 활성화 전략에 앞장서 많은 사람들이 금융을 쉽게 알고, 부담없이 접근할 수 있도록 노력하고 있으며, 이러한 일환으로 이번 대회를 후원하게 되었습니다. 5회 대회는 1회 대회의 소상공인 신용카드 거래 내역 데이터를 사용하여 1회 대회에서 다 보여주지 못한 인사이트 발굴 및 시각화 대회를 진행합니다. R, Python의 시각화 패키지 및 라이브러리 등을 활용하여 데이터와 비즈니스를 보다 쉽게 ..