S board OTT 이탈 위험도 랭킹 시스템 (feat. Deep learning모델)

S BOARD

• 로그인 및 페이스 인증 영상

• 데시보드 영상

프로젝트 구조

SKN32-2nd-3Team
churn_project_ott/
├── app.py                  # Streamlit 메인 앱
├── assets/                 # 로고/차트 이미지
├── data/                   # 데이터
│   ├── before/, xlsx/      # 원본 CSV, 전처리 결과, 엑셀본
│   └── *.csv, *.json       # ott 사용량, visualization_data.json
├── models/                 # train_models.py로 생성된 학습 산출물(.pkl/.keras)
├── face_data/              # 얼굴 임베딩 + admin_face.jpg + users.json (생체정보/계정정보)
├── db.py                   # .env에서 MYSQL_USER/PASSWORD, FACE_EMBEDDING_KEY 로드
├── face_auth.py / ui_styles.py / train_model_visualization.py / train_models.py / preprocess_eda.py / generate_data.py
├── ott_db.sql
├── requirements.txt, README.md

🏗️ 시스템 아키텍처 (System Architecture)

[!NOTE]
사용자 얼굴 인증부터 데이터 분석, ML 모델 서빙까지의 전체 파이프라인입니다.

---