[템플릿 활용 가이드]
이 템플릿은 프로젝트 진행 상황을 점검하고, 앞으로의 계획을 정리하기 위한 목적으로 작성되었습니다.
템플릿 내 예시는 단순 참고용이며, 팀의 프로젝트 방향과 내용에 맞게 수정이 필요합니다.
활용 방법
프로젝트 개요
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프로젝트 이름:(예: 고객 이탈 예측 분석)
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분석 목적:(예: 고객 이탈을 사전에 예측하여 효율적인 마케팅 전략을 수립하기 위함)
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데이터 출처:(예: Kaggle 데이터셋, API 및 크롤링 데이터)
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분석 대상 및 범위:(예: 2020~2024년 사이의 고객 데이터를 대상으로 분석)
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예상 결과물
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(시각화 자료: 주요 변수와 고객 이탈의 상관관계를 보여주는 Heatmap 및 Bar chart)
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(인사이트 요약: 월 평균 요금과 이탈 가능성 간의 상관 관계, 이탈 가능성이 높은 타겟의 특징 도출)
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(타겟 유저 별 메세지/소재 아이디어 도출 → 메세지/소재 설계안 초안 작성)
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(보고서 및 발표 자료: 분석 결과를 요약한 프레젠테이션 자료와 PDF 보고서)
데이터 개요
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데이터셋 설명
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데이터 수집 방법: (예: API를 통해 수집, 다운로드, 내부 시스템에서 추출)
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데이터셋의 크기: (예: 10,000행, 20열)
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주요 변수 및 설명: (예: 표 참고)
변수명 | 설명 | 데이터 타입 |
customer_id | 고객 ID | 정수 |
churn | 이탈 여부 | 범주형(Yes/No) |
monthly_charge | 월평균 요금 | 실수 |
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데이터 전처리 과정
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결측치 처리 방법:(예: 평균값 대체, 특정 행 제거)
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이상치 탐지 및 조치:(예: IQR 방식으로 이상치 제거)
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데이터 변환(필요 시):(예: 로그 변환, 범주형 변수 인코딩)
탐색적 데이터 분석(EDA)
1.
기술 통계 분석
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주요 변수의 분포(예: 월평균 요금의 평균: 50, 표준편차: 10)
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평균, 중앙값, 표준편차 등 기초 통계량
2.
데이터 시각화
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(예: 상관관계 분석: Heatmap을 통해 주요 변수 간 상관관계 파악)
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(예: 변수 간 관계: Scatter plot, Box plot 활용)
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(예: 범주형 변수의 빈도 분석: Bar chart로 이탈 여부 시각화)
3.
패턴 및 트렌드
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(예: 시간/날짜와 관련된 변수의 추세 분석)
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(예: 특정 변수 간 상관관계 발견)
4.
주요 인사이트 도출
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(예: 월평균 요금이 높은 고객일수록 이탈 확률이 낮음)
현재까지의 진행 상황
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진행한 작업
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(예: 데이터 전처리: 결측치 제거, 이상치 처리 완료)
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(예: 주요 변수의 기술 통계 및 시각화 완료)
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(예: 타켓 별 주요 메세지 발굴)
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해결된 문제
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(예: 결측치가 많은 변수를 다루기 위한 전략 수립 및 적용)
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진행 중 문제
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(예: 데이터 부족으로 인한 추가 수집 필요)
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(예: 특정 변수의 패턴 해석 어려움)
다음 단계 계획
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추가로 분석할 내용
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(예: 기획안 마무리 및 소재 제작)
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(예: 소재 기반 광고 집행)
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(예: 외부 데이터 결합 가능성 검토)
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예상 일정
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(예: 1월 21일까지 심층 분석 완료)
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(예: 최종 보고서 작성: 2월 5일 완료 예정)
부록
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사용된 툴 및 라이브러리
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Python(pandas, matplotlib, seaborn 등)
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SQL
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참고 자료 및 출처
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(예: 전체 데이터 형태, 데이터 출처 URL, 참고한 연구 논문 등)
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기타 시각화 자료
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(예: EDA 과정에서 생성된 기타 시각화 자료 첨부)
튜터 피드백 정리
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피드백 내용
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(예: 특정 변수 간의 상관관계를 더 심도 있게 분석할 필요가 있음)
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(예: 소재 메세지에 대한 현실 가능성 구체화)
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반영할 내용 및 변경 사항
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(예: 상관계수가 높은 변수 추가 분석 및 관련 시각화 생성)
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(예: 데이터 전처리 과정에서 추가적인 데이터 변환 작업 수행)
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남은 과제 및 추가 계획
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(예: 외부 데이터 결합 여부 검토 후 분석 계획 조정)