1. 프로젝트 정보
프로젝트 주제 기재
목적과 목표 설정 기재
2. 프로젝트 결과물
PPT 자료
3. 팀 정보
팀 원 소개
4. 영상 자료
발표 영상
5. 서면 피드백
메인 튜터
데이터 전처리
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공공데이터 기반의 복잡한 구조를 잘 이해하고 7년간의 거래 데이터를 잘 정제했습니다.
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실제 가격 패턴을 보기 위한 전처리, 일반적 패턴 및 표준화를 위한 전처리 등 분석 목적에 맞는 전처리 기준을 명확히 구분해주었습니다.
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단순히 거래 가격의 이상치를 제거하는 것이 아니라, 실제 거래 기반 흐름을 보려면 제거하지 않는 것이 더 맞는 경우도 있다는 이상치 처리 관점이 매우 성숙했습니다.
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주택 유형별 거래량 편차가 커서 발생하는 편향을 어떻게 보정했는지에 대한 설명도 추가되면 더 완성도가 높아질 것 같습니다.
EDA
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연도별 거래량과 평균 매매가격으로 시장 사이클을 명확히 파악했습니다.
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자치구별 가격, 상승률, 변동성을 동시에 비교한 점이 탁월했습니다.
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사용자의 투자 판단에 직접 도움이 되는 방식(비싸지만 계속 오르는 구, 싸지만 오르는 구, 싸지만 안 오르는 구 등)으로 결과를 시각화한 점이 우수합니다.
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가격 변동성의 계산 기준(IQR, 표준편차 등)이 더 구체적이면 좋을 것 같습니다.
인사이트
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단지 데이터 분석 결과를 보여주는 것이 아니라 그 결과 사람에게 적용되는 맞춤 전략으로 전환한 점이 매우 훌륭합니다.
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시장 시점 분석(고점vs회복 초입)을 통해 현재 투자 타이밍까지 제안한 부분도 수준 높은 분석입니다.
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z-score로 만든 종합 점수의 가중치 설정 기준이 있었다면 더욱 설득력 있는 인사이트가 되었을 것 같습니다.
3조는 기초 프로젝트 수준을 넘어서 고품질 시장 분석 전략 프로젝트를 보여주었습니다. 고생 많았습니다!
서브 튜터
명확한 목적과 기준하에 데이터 분석이 이루어져야 한다는 핵심을 잘 짚어주신 것 같습니다. 데이터 전처리, 파생 점수 도입 등, 각 단계별로 데이터 분석 목적에 맞게끔 의사결정이 잘 이루어진 것 같습니다.
발표의 흐름과 구성도 흥미를 유발하고 집중도를 유지시키는데 신경을 잘 쓰신 것 같습니다.
굳이 피드백을 드리자면, 서울시의 각 구별 부동산 특징은 데이터셋 외부 도메인 지식으로 어느정도 나와있는 부분이 있기 때문에 해당 지식들을 찾아보고 적용해봤으면 더 효과적인 인사이트를 뽑아보실 수 있으셨을 것 같습니다.
전반적으로 기술을 다루는 능력과, 이 기술을 원하는 의도대로 사용할 수 있는 걸 잘 보여주신 것 같고, 지금까지 배운 내용들을 잘 습득하신 것 같아 앞으로의 학습과 프로젝트가 기대되는 것 같습니다 고생하셨습니다!