TIL(24.08.09.)

codataffee·2024년 8월 9일

TIL

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#INTRO

최종 프로젝트 중간 발표

이제 수료까지 2주도 안남았네 !

#코드카타

KATA #104
PANDAS
- 행 단위 계산 ( apply 메서드 사용 )
  - 행(row)별 계산 :
    apply로 DataFrame의 각 행에 대해 calculate_bonus 함수 적용,
    axis=1 인자를 통해 행 단위로 함수가 적용되도록 설정
```
employees['bonus'] = employees.apply(calculate_bonus, axis = 1)
```
- 조건문을 통한 계산
  - 홀수 직원 ID :
    row['employee_id'] % 2 == 1를 통해 직원 ID가 홀수인지 확인
  - 이름이 'M'으로 시작하지 않는 경우:
    ot row['name'].startswith('M') 조건을 통해 이름이 'M'으로 시작하지 않는지 확인
  - 보너스 결정:
    위 조건을 모두 만족할 때만 보너스를 지급하며, 그 외의 경우에는 보너스를 0으로 설정
```
if row['employee_id'] % 2 == 1 and not row['name'].startswith('M') :
 		return row['salary']
 else:
 		return 0
```

#최종 프로젝트 진행

중간 발표 마무리

오전과 오후로 나뉘어 총 18개 팀의 발표회가 진행되었다.
다른 팀들의 다양한 의견과 분석 결과를 흥미롭게 들었고,
'확실히 최종 프로젝트구나' 라는 생각이 들었다.
우리 팀의 발표에 대한 피드백은 아래와 같았다.

담당 튜터님의 피드백 내용 정리

1. 이탈 고객 분석의 중요성 강조 :

- 이탈 고객 분석의 중요성을 잘 설명함.
- 이탈 방지가 신규 고객 유치보다 어려운 이유를 구체적인 예시를 통해 잘 전달함.
- 고객 유형의 미세 정의를 통한 이탈 고객 관리의 필요성을 강조.

2. 데이터 탐색 및 시나리오 탐색 :

- 데이터의 장점과 한계점이 명확한 점을 어색하지 않게 잘 풀어냈음.
- 분석 과정이 매끄럽고 필수적인 내용으로 구성되었으며, 
  추후 분석의 아이디어도 실용적일 것으로 보임.

3. 고객 분류 및 분석 결과 :

- RFM과 군집화를 활용해 고객을 미세하게 정의하고 분석함.
- LGBM 등 앙상블 기법을 잘 활용하여, 분석의 진행도가 준수하다고 느낌.

4. 차후 분석 관련 :

- 남은 기간 대시보드 제작에 집중하게 될 것 같은데, 
  디자인적 요소와 구성 등을 고민하고 잘 만들어가면 좋을 것 같음.

발표가 끝난 후 즉각적인 피드백을 해주시는 형태로
진행되어 전반적으로 좋은 말씀 위주로 해주셨다는 생각이 들었고,

최종 발표를 위해 다음 주에 아쉬운 점 위주의 피드백을
추가로 부탁드려봐야겠다고 생각했다.

최종 프로젝트까지 남은 과제 정리

예측 모델 복기
(모델링의 변수 선택과 해석 과정이 올바르게 이루어졌는지 검토하여
모델의 성능과 신뢰도를 높이는 노력)
대시보드 최적화
(이탈 고객 관리 대시보드라는 목적성에 맞는 지표와 기능을 잘 동작할 수 있게 구현하고, 효과적인 시각화를 통해 활용성이 좋은 대시보드를 제작하는 데 노력)
최종 발표 자료 (PPT) 기획
(중간 발표 내용을 다시 정리하여 강조해야할 부분과 중요한 부분에 대한 명확한 이해와 그를 위한 내용, 시각화, 전체 디자인의 수정)