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총평:
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에어비앤비 뉴욕시 데이터를 활용하여 실제 비즈니스 문제를 정의하고, 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하여 숙소 추천 시스템 개선 및 오프라인 마케팅 전략이라는 구체적인 해결 방안을 제시한 점이 돋보이는 발표임
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전반적인 흐름은 논리적으로 구성되었으며, 다양한 시각화 자료를 활용하여 내용을 전달하려 노력함
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문제 정의의 정량적 근거 강화, 인사이트와 해결 방안의 직접적인 연결성 강화, 예상 비즈니스 효과의 구체화, 그리고 시각 자료의 가독성을 보완하면 더욱 완성도 높은 프로젝트가 될 것임
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잘한 점:
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에어비앤비 뉴욕시의 핵심 비즈니스 문제를 명확히 인식하고 제시함
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결측치 및 이상치 처리, 새로운 변수 생성 등 문제 해결에 필요한 데이터 전처리 단계를 충실히 수행
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단순 통계량 나열을 넘어 지역별 숙소 특성, 가격 분포, 예약률 등 심층적인 분석을 시도하여 의미 있는 데이터를 발굴
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지도 시각화를 포함한 다양한 차트와 그래프를 사용하여 분석 결과를 직관적으로 전달
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분석에 필요한 데이터를 직접 찾아 활용하여 분석에 깊이를 더한 점을 높게 평가함
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숙소 추천 시스템에 교통 편의성 및 관광지 점수를 반영하거나, 오프라인 광고를 활용하는 아이디어가 돋보임
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문제 정의부터 해결 방안까지 전반적인 발표 흐름이 논리적으로 연결됨
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아쉬운 점/더 시도해볼 수 있는 점:
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문제의 규모(수익 감소액, 효율성 저하 정도)를 구체적인 수치나 데이터로 제시하여 문제의 심각성을 더욱 강조할 수 있음
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그래프의 축 레이블, 범례 등을 명확하게 표시하고, 시각 자료만으로도 핵심 메시지를 파악할 수 있도록 디자인 개선이 필요함
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해결 방안이 가져올 예상 효과(ROI, KPI 개선 등)를 '예약률 X% 증가', '월 Y원 추가 매출'과 같이 구체적인 수치로 제시하고, 이를 어떻게 측정할 것인지(A/B 테스트 등)에 대한 계획을 포함하면 설득력을 높일 수 있음
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숙소 추천 시스템의 구체적인 알고리즘 로직에 대한 설명이 추가되면 실제 서비스에 적용할 가능성이 높아짐
추가적으로 궁금하신 사항이 있다면 튜터님께 방문 부탁드립니다 