인사이콘이란?
인사이콘은 세션에서 학습한 내용을 체화하고, 실제 프로젝트에 적용해보며 교류하는 학회 내 데이터 경진대회입니다
1차 인사이콘에선, 비지니스 시나리오를 구상하고 주제를 설정합니다. 메타 데이터를 분석하고 교육세션에서 학습한 내용을 활용하여 유의미한 인사이트 및 경영 전략을 도출해내는 것이 주요 과제입니다.
교육세션을 마치고 학회원들의 데이터 분석역량, 문제해결력 함양을 목표로 공통된 문제상황에 대하여 1차 인사이콘이 개최되었다면, 이후에 심화세션과 함께 진행되는 2차 인사이콘에선 학습한 기술을 활용하여 공모전에 도전하거나 주제를 발제하여 프로젝트를 구성합니다.
2023년 하반기 1차 인사이콘 주제
햇살론’ 16% 정부가 대신 갚아… 서민대출 부실 경고등
서민 전용 대출 상품 ‘햇살론’을 이용한 고객이 원금을 갚지 못해 정부가 대신 상환한 비율이 16%를 뛰어넘었습니다. 대출금이 제대로 상환되지 않는다면, 은행은 신용 위험에 노출되며 이는 은행의 자산 부채 관리를 어렵게 만들고 금융 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
당신은 은행의 리스크 부서에 있는 팀장입니다. 앞으로 대출 상환 실패를 줄이기 위해 어떤 전략을 세워야할지 제시해주세요!
1차 인사이콘은 은행의 리스크 관리 팀장의 입장에서, 주어진 데이터셋을 바탕으로 대출 받은 고객의 특징을 분석해 위험 요인을 분석하고, 구체적인 대출 상품 타겟층을 포지셔닝하여 은행의 리스크 부담을 줄이는 전략을 제시하는 것을 주제로 진행되었습니다.
풀이 과정(예시)
전처리: 결측값 / 이상치 처리 및 자료형 변환
데이터의 결측값 및 이상치를 확인하고, 변수들의 자료형을 명확히 설정합니다
전처리: 컬럼 삭제 및 구간화
불필요하다고 판단되는 컬럼을 삭제해주고, 타당한 논거와 기준에 따라 데이터를
범주화합니다
EDA : 전처리한 데이터 셋을 바탕으로 데이터 시각화 및 분석
데이터 시각화를 통해 여러 변수들 간 관계를 살펴봅니다
변수들 간 관계 파악이 끝나면, 분석에 필요하다고 판단되는 새 컬럼을 생성합니다
변수 중요도 판단
T-TEST와 카이제곱 검정을 통해 새로 생성한 변수의 유의성을 판단합니다
고객 세분화
대출자에 대한 몇가지 가정을 세우고, 고객 세분화에 활용할 변수를 선택합니다
일정한 기준에 따라 고객을 세분화한 결과를 나타내고 분석 결과를 정리합니다
전략 도출
앞선 분석 결과에서 얻은 인사이트와 세분화된 고객군 등에 기반하여 은행의 리스크 관리
전략을 제안합니다
2차 인사이콘
: 출근길 지하철 경로별 혼잡도 예측 서비스
경로 간 혼잡도를 다양하게 보여주는 예측 모델을 구현해 혼잡도가 가장 낮은 칸을 추천해주는 프로젝트를 진행하였습니다.
출근길 지하철 경로별 혼잡도 예측 서비스: 유튜브 토픽 매핑 서비스
네트워크 분석을 통해 유튜브 댓글 데이터를 시각화하는 프로젝트를 진행했습니다.
유튜브 토픽 매핑 서비스: 개인 맞춤형 플레이리스트
그날의 상황과 감정을 고스란히 담아줄 나만의 플레이리스트를 만드는 프로젝트를 진행했습니다.
개인 맞춤형 플레이리스트 :디저트 리뷰 데이터를 활용한 배스킨라빈스 신메뉴 개발
직접 수집한 디저트 리뷰 데이터를 바탕으로, NLP 및 추천 시스템을 활용하여 새로운 아이스크림 메뉴를 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
디저트 리뷰 데이터를 활용한 배스킨라빈스 신메뉴 개발: 태양광 발전량 및 기상 데이터를 활용한 발전량 예측
미션 : 주어진 다종 예측 모형들의 특성을 파악하고 활용하여, 예측 성능 향상이 가능하도록
앙상블 기법을 개발해 다음날 태양광 발전량을 근접하게 예측하는 것
규칙 :
1.
대회 기간 동안 태양광 발전소의 전날 10시와 17시 시간 별 발전량을 API를 통해 매일 입력
2.
기존 5개 모델을 바탕으로 개발한 새로운 앙상블 모델로 예측된 발전량을 입력
3.
입력한 태양광 발전량을 변경할 수 있으며, 최종 입력된 발전량을 기준으로 평가
4.
전날 10시, 17시 예측된 발전량의 평균값을 실제 발전량과 비교하여 시간대별 예측 오차율 평가
5.
예측 인센티브 산정 (시간대별 예측 오차율에 따라 차등 산정)
6.
대회 기간 동안의 총 인센티브 합이 높을수록 우수한 것으로 평가
태양광 발전량 예측 경진대회