머신러닝 프로젝트 주제 - 제로베이스 참고:

https://zero-base.co.kr/event/media_insight_contents_DS_ml_project

현직 데이터 분석가가 추천하는 데이터 분석 프로젝트 주제 - 제로베이스

https://zero-base.co.kr/event/media_insight_contents_DS_da_project

후보1. 커머스

출처: 제로베이스 홈페이지
추천 데이터셋:
https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce

문제점 - 17기 파이널로 '국내 E-Commerce 기업의 해외 진출 방향 제안'주제로 OLIST 데이터 분석하여 큰 성과를 거둔 적이 있음.

후보2. 금융

출처: 제로베이스 홈페이지
추천 데이터셋:
https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?keyword=%EC%8B%A0%EC%9A%A9%EC%B9%B4%EB%93%9C&conditionType=search&org=&orgFilter=&orgFullName=
은행 타겟 마케팅:
https://www.kaggle.com/datasets/seanangelonathanael/bank-target-marketing
주식 시장 예측:
https://www.kaggle.com/datasets/tanishqdublish/stock-market-predictions

후보3. 유통

출처: 제로베이스 홈페이지
추천 데이터셋: 없음.
고객 세그먼테이션 데이터셋 - 캐글:
https://www.kaggle.com/datasets/ravalsmit/customer-segmentation-data
이커머스 고객 세분화 분석 아이디어 경진대회 데이터셋-데이콘:
https://dacon.io/competitions/official/236222/overview/description
배송 데이터셋:
https://www.kaggle.com/datasets/willianoliveiragibin/on-time-delivery

후보4. 그외

Monthly Stack Overflow Questions(스택 오버플로의 질문을 통해 시간에 따른 개발자들의 인기와 관심파악 가능 - 단, 코드 정보 1개(예시))

스택 오버플로란?
개발자들이 프로그래밍을 하다 막히거나 할 때, 프로그래밍에 대한 질문을 하고 답변을 받는 사이트이다.
이 데이터 세트에는 2008년부터 2024년까지 스택 오버플로에서 질문한 총 질문 수를 통해 관찰한 바와 같이 시간이 지남에 따라 다양한 프로그래밍 언어의 인기와 관심에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 데이터 세트는 전 세계 개발자의 변화하는 관심과 선호를 반영하여 프로그래밍 환경 내에서 진화하는 추세와 역학에 대한 통찰력을 제공합니다.