1. 전달력

이번 프로젝트는 시간에 쫓겨서 해야 할 말을 못하고 부랴부랴 끝낸 것 같아 아쉽다.
그래서 발표 영상을 찍을 때 '왜 이렇게 분석을 진행했는지', '어떤 방식이 쓰였는지' 이런 내용이 빠진 것 같다. 다음에는 발표할 때 체크리스트를 작성해서 설명을 추가하자.

2. 발표 주제

모델 성능이 좋지 않아서 계속 개선하다가 한계만 언급하고 결국 결론을 제대로 내리지 못했다. 또한 모델링 결과를 제대로 짚고 가지 못한 것 같다.

3. 발표 자료

발표 자료는 코랩으로 했는데 ppt보다 전달력은 떨어지지만 시간을 줄일 수 있어서 좋았다.

4. 데이터

이번에 분석하면서 느낀 건 데이터가 어떤 게 들어가느냐에 따라서 완전히 과적합 될 수도 있고, 예측이 전혀 되지 않을 수도 있다는 것을 느꼈다. 의미 있는 데이터 선택 방식에 대해 더 공부해야 할 것 같다.

✔ 다음 분석시 활용할 체크리스트

• 처음에 분석 전반적인 목차를 적어주고 설명하자(회귀or 분류인지, 모델 뭐 쓸지
• 가설 또는 문제 정의
• 데이터 설명(샘플 몇개, 데이터 출처)
• 피처 설명(수치형 몇개, 범주형 몇개)
• 전처리
• EDA (데이터 분포나 전체적으로 나타낼 수 있는 시각자료 포함)
• 하이퍼 파라미터 튜닝 방식
• 모델 설명
• 평가 지표 설명(왜 썼는지, 어떤 방식인지)
• 결과해석(왜 썼는지, 어떤게 가장 중요했는지, 어떤것이 생각외의 결과인지)
• 결론(처음에 세운 가설이나 문제와 연결지어 설명)

5. 동기 피드백

• 좋았던 점 :
  먼저 주제에 대한 이해를 잘 하셨다고 생각했습니다. 씬파일러에 대한 내용과, 채무불이행을 예측 하겠다는 프로젝트의 목표가 분명하다고 느꼈습니다. 그리고 분류 문제로 잘 풀어내셨다고 생각합니다. 전처리 부분에서 불균형데이터를 파악하시고 이를 잘 밸런싱 했다고 생각합니다. 특히 결론 부분도 이러한 부분을 고려하여 두 부분으로 나눠서 발표하셨던 것이 인상깊었습니다. 결과 해석 부분에서 시각화로 잘 표현하셨고, 한계점까지 잘 정리된 발표였습니다!
• 아쉬운 점 :
  전반적으로 좋은 발표였고, 말씀해주신대로 더 많은 데이터가 확보된다면 더 좋은 결론을 도출할 것 같습니다. 수고 많으셧습니다.

• 좋았던 점 :
  도메인 지식이 없지만 앞부분에서 용어에 대해 상세하게 설명해주셔서 이해하기 쉬웠습니다. 특성들을 표로 나타내고, 그룹을 묶어 표현하신 부분도 한 눈에 들어와서 좋았습니다.
  부족한 라벨을 Oversampling한 부분이 신기했습니다.
  세션에 없었던 다양한 모델을 사용하신 부분이 인상깊었습니다. 항상 열심히 하는 모습에 자극받고 있습니다🔥
  대출을 상환한 고객, 상환하지 못한 고객을 나눠 모델을 해석하신 부분도 좋았습니다. 저도 이 부분에서 고민이 있었는데 석희님과 같은 방법으로 해봐야겠다고 생각했습니다.
  분석의 한계를 상세하게 알려주신 부분이 좋았습니다.
• 아쉬운 점 : 아쉬웠던 점은 따로 없었습니다.

• 좋았던 점 :

1. 문제를 정의한 다음 데이터를 선정하고 그것을 해결하기 위해 분류 문제로 푼다는 내용이 깔끔하게 잘 정리된것 같아 좋았습니다.
   (프로젝트의 목적을 정확히 이해하기 쉽게 잘 설명되었습니다. 저도 다음번에 참고해야겠네요)

• 아쉬운 점 :

1. 데이터 전처리시 왜 그렇게 묶어줬는지에 대한 시각화 자료나 설명이 있었으면 더 좋았을 것 같습니다.
2. 모델링 결과를 표도 좋지만 그래프로 표현해서 '(1)기본'끼리 묶어서 프래프 1개 '(2)클래스 불균형 조정'끼리 묶어서 그래프 1개로 표현했으면 더 보기 좋았을 것 같습니다.
3. 분류된(대출 상황/미상환) 고객별 특성을 분석할때, SHAP를 사용해서 설명을 할 때, row로 한 행만 지정하시고 그것을 통해 분석을 하시는데 해당 행이 그 분류된 그룹을 대표할수 있을까?라는 생각이 들었습니다.
   좀 더 범위를 넣게 지정(클러스터링)하여 그래프를 표현해서 보여주시거나, Summuy plot을 사용해서 보여줬으면 더 좋지 않았을까 생각됩니다.