[Pljec] 24/12/2~6_ 1차 기초 분석 과제_주제선정

과제 안내

노션 https://teamsparta.notion.site/Chapter-1-1502dc3ef51480529f7df0f094ffc532

 

논의사항

1. 프로젝트 주제별 세부 주제 개인 아이디어 작성하기
   • 공공데이터(시카고 공유 자전거 이용 데이터)
     • 주연
       • 주요 이용 구간 별 자전가 타입 별 이용 빈도를 분석하여 추가 배치 계획 구상하기
       • 계절 별 주요 이용 구간과 주요 이용 시간을 분석하여 구간별 혹은 시간별 할인 이벤트 기획하기
       • 시간대별 주요 이용 구간의 자전거 이용 시간과 자전거 반납율(?)을 분석하여 전반적인 관리 행태 평가하기
     • 연아
       • 자전거 카테고리 별 이용 빈도를 분석하여 지역별 자전거 배치 계획 구상하기
     • 동경
       • 시간대 별 시작역을 카운트해서 요일 별로 혹은 시간대별로 언제 자전거를 많이 쓰는지 분석 가능
       • 시작역 별 그룹핑하고 카운트해서 어느 역에서 가장 많이 이용하는지 분석가능
       • 종료역별로 그룹핑 후 카운트해서 어느 역에서 가장 많이 내리는지 분석가능
       • 특정 곳에 모인 자전거들을 다른 역들로 재분배하기 좋은 시간대를 구할 수 있고, 어디에 어느정도를 배치할 수 있는지도 분석가능할듯
     • • 기쁨
         • 시간대별 이용량: 특정 시간대 이용 패턴 분석하여 자전거 셋팅 수량 조정(eg. 출퇴근 시간, 주말)
         • 경로&이동시간: 주요 출발지 및 도착지를 분석하여 가장 많은 경로의 이동 시간대 분석하여 해당 위치에 자전거 셋팅
         • 시간대&이동시간: 이용시간대별 평균 이동 시간 비교 분석
         • 위치&자전거 타입: 위도와 경도에 따른 자전거 희망 타입 분석하여 자전거 타입 셋팅 수량 조정
       • 추가 의견
       • 시작역과 종료역 별로 이용 빈도 분석하여 자전가 재배치 구상
       • 시작역과 종료역 별로 이용 빈도 분석하여 요금 할인 이벤트 기획
       • 리뷰(아마존 책 리뷰 데이터)
         • 주연
           • 연도별 베스트셀러 10의 카테고리를 분석하여 주기별 인기 도서 카테고리 예측하기
           • ‘나만 알고 싶은 도서 공개’ 프로모션 기획: 연도별 전반적인 평점과 유저별 평점의 오차 범위가 작은 도서 중 유저 평점 갯수가 n개 이하인 비인기 도서를 연도별로 추출
         • 연아
           • 도서별 리뷰 점수를 분석하여 작성 시간과 리뷰 부여 점수의 상관관계 분석하기
         • 동경
           • 책 별 평균 점수나 평가 수를 구할 수 있을 것 같음
           • 저자 별 평균 점수나 평가 수를 구할 수도 있을 것 같고
           • 유저 별 평균 리뷰 유용성 점수를 줘서 분석 랭크를 부여할 수도 있을 것 같음
           • 출판사 별 평가 수나 점수를 분석해서 출판사 랭크 역시 구할 수 있을 듯
         • • 기쁨
             • 리뷰 패턴: 주요 키워드를 분석하여 해당 도서 판매를 위한 마케팅 광고 시 키워드 검색 노출 빈도 조정
             • 사용자 분석: 신뢰성 높은 리뷰어를 식별하여 신규 도서 홍보 시 SNS에 광고 제안
             • 리뷰어 활동성 분석(리뷰수, 리뷰유용성등급)을 통한 신규 도서 서평단 모집
           • 추가 의견
           • 키워드 분석이 가장 흥미로운 의견!
           • 기쁨님 의견을 중심으로 얘기 나눠보기

• 이커머스(이커머스 이벤트 히스토리)
  • 주연
    • 브랜드별 각 이벤트 행위 빈도를 분석하여 다음 분기의 인기 브랜드 예측하기
    • 카테고리별 소비자 행동 패턴 분석으로 현재 소비욕구가 가장 높은 카테고리와 상품을 추출해 세일 이벤트 기획하기
  • 연아
    • 시간대 별 소비자 행동을 분석을 통해 구입 행위가 가장 높은 타임을 추출하고 구입을 유도할 수 있는 프로모션 기획하기
  • 동경
    • 브랜드 별로 유형을 조사해서 어떤 브랜드가 많이 구매가 이뤄졌는지 혹은 보기만 하는지 분석 가능
    • 가격대 별로 유형을 조사해서 어느 가격대의 상품들이 많이 구매됐는지 분석 가능
    • 유저 별로 구매를 많이 하거나 카트를 많이 한 사람들을 분석해서 홍보 문자 보내기도 괜찮을듯
  • 기쁨
    • 프로모션 효과: 시간대별 프로모션 효과 분석하여 가장 유입이 많은 시간대의 카테고리 증설
    • 신규 고객 유치: 프로모션에 따른 신규 고객을 파악하여 가장 낮은 유입의 카테고리의 마케팅 방법 모색
  • 리뷰
  • 유저별 분석 → 신규 고객 유치 방향으로 잡는 것도 좋을 듯!
• 보험(건강보험 청구 의료비 데이터)
  • 주연
    • 연령 별 BMI와 의료 보험비를 분석하여 세대별 BMI와 의료 보험비의 상관관계 구하기
    • 지역별 의료 보험비를 분석하여 지역별 의료 지원 차이 분석하기(공공데이터 활용 목적)
  • 연아
    • 지역별 흡연자를 대상으로 의료보험비를 분석하여 지역별 흡연 보험료 산정 > 프로모션 기획하기
  • 동경
    • bmi 별 요금을 구하여 bmi와 요금과의 상관성 분석 가능
    • 마찬가지로 연령별, 성별, 흡연 여부에 따라 요금과 상관성 분석
    • 지역 별로 흡연율을 구해서 흡연 비율이 높은 구역에 금연 관련 캠페인 진행
  • 기쁨
    • 비용 분석: 지역별 요금 차이 분석
    • 환자 특성:: 연령대별 요금 차이 분석 / 성별간 요금 차이 / BMK에 따른 요금 상관분석
  • 추가 의견
  • 흡연 데이터에 집중하면 뽑을 수 있는 결론이 많을 듯
  • 공공 목적으로 데이터를 이용하면 재밌을 듯! → BMI 지수를 이용하여 지역별 건강 관리 캠페인 진행

1. 세부 주제 및 주제 선정 이유 논의하기
   • 주제 선정 기준에 대해 생각해보기
     • 주연: 주제 선정에 있어 단순히 재미 혹은 쉬운 난이도가 이유가 되어서는 안되잖아요? 그래서 각 데이터를 제공하는 단체에 소속된 일원으로써 기업이나 소비자에게 이득이 될 수 있는 프로모션을 기획한다면, 향후 실무에서 데이터를 이용한 기획을 진행할 때 도움이 될 것 같습니다! 또, 목적이 분명한 분석이고, 우리 팀만의 컨셉을 정해서 진행하면 재미도 배가 될 것 같습니다 : ) Ex. 리뷰 데이터 → ‘나만 알고싶은 도서 공개’
     • 동경: 각 데이터를 살펴보고 어떠한 분석을 할 수 있을까? 그리고 그 분석으로 알게된 점을 통해 금전적으로든 공익적으로든 도움이 될 수 있을까를 중점으로 생각해봤어요.
     • 연아:
     • 기쁨:
     → 공통 의견: 주어진 데이터 안에서 관리자의 입장에서 매출 증대를 할수 있는 결론을 도출할 수 있는 분석해보기
   • 공유한 아이디어
     • 수치가 잘 보이는 데이터로 주제 좁혀가기
     • 주제별 세부 경로 설정
       • 공공데이터: 시작역과 종료역 별로 이용 빈도를 분석한 자전거 재배치 혹은 이벤트
       • 리뷰: 유저별 분석 → 키워드 분석이 가장 흥미로운 의견이고, 기쁨님 의견을 중심으로 얘기 나눠보기
       • 이커머스: 유저별 분석 → 신규 고객 유치 방향으로 잡는 것도 좋을 듯!
       • 보험: 흡연 데이터에 집중한다면 도출할 수 있는 의미 있는 결론이 많을 듯 & 공공 목적으로 데이터를 이용하면 재밌을 듯(→ BMI 지수를 이용하여 지역별 건강 관리 캠페인 진행)
   • 주제 선정
     • 주연: 리뷰 → 유저 분석을 이용한 마케팅 관련 경험을 간접적으로 시도 & 보험 → 공공 목적의 캠페인 설정이 흥미로워 보인다
     • 동경: 이커머스 & 리뷰 → 마케팅 관련된 분석을 중점적으로 시도해보고 싶다
     • 연아: 이커머스 & 보험 → 흡연 데이터를 중점적으로 진행
     • 기쁨: 공공데이터 & 보험 → 기획과 분석을 함께 할 수 있어서 시도해보고 싶다
     → 보험으로 결정!! 땅땅!!
   • 세부 주제 논의
     1. 흡연 데이터를 이용하기
     2. 마케팅 기획으로 이어질 수 있는 주제 생각해보기
        • 동경: 회사가 손해를 보지 않으면서도 고객이 납득할만한 적정 보험료 산정 모델 만들기
        • 주연: 흡연 데이터를 이용한 금연 캠페인 기획 → 부양가족수 데이터를 결합해서 보면 좀 더 의미있는 분석 결과가 나올 것 같다.
        • 연아: 우리가 생각한 프로모션에 맞춰 데이터 분석을 진행하는 것이 효율적
        • 기쁨: 흡연자와 부양가족 데이터를 결합한 캠페인 구상하여 이에 맞춘 데이터 분석 필요
     3. 세부 주제 한줄 아이디어
     • 각자가 생각하는 분석이 필요한 데이터와 보고 싶은 관계성에 대해 생각해보기!
       • 동경
       • 주연
         1. 흡연과 BMI의 관계
         2. 가족 구성원 수와 흡연율의 상관관계 분석
       • 연아
         • 성별 / 흡연자를 비교하여 기본 보험료 산정
         • BMI 지수 구간 별 흡연자 → 구간으로 세부적으로 나누는 것이 분석에 도움이 될 것 같다(성별 구분도 포함)
       • 기쁨: 흡연 데이터를 이용하는 만큼
       1. 연아님 의견 참고→ 흡연자 데이터 지역별 추출
       2. 주연님 의견 참고→ 지역별 흡연자를 위한 캠페인 진행을 모색(회사이미지 긍정적 효과 기대, 홍보)
       3. 흡연자 자녀 파악하여 자녀의 보험 가입시 가족 결합 할인 혜택
       4. 동경님 의견 참고→ 최종적으로 회사의 손해를 줄일 만한 적정 보험료 모델 산정
       → 연령과 BMI, 흡연율의 관계를 분석하여 보험료 가중치를 계산