애널리틱스, 빅데이터 판매 예측모델 프로젝트 발표자료 Columbia Univ Project Deliverable Presentation Big Mart Sales Predict

1. Resource

본 프로젝트에서 사용한 자원은 여러 측면에서 살펴볼 수 있다. 첫 번째로 데이터는 판매 예측 모델을 구축하는 데 필수적인 요소이다. 빅마트의 판매 데이터는 다양한 특성을 포함하고 있으며, 고객의 구매 패턴, 상점 위치, 상품 종류와 가격 정보 등을 분석할 수 있는 기초 자료를 제공한다. 이 데이터는 모델링 과정에서 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정짓는 주요 요소가 된다. 수집된 데이터는 결측값 처리, 이상치 탐지 및 정제 과정을 통해 신뢰성을 높였다. 두 번째로, 데이터 전처리 단계에서 다양한 도구와 라이브러리를 활용하였다. Python 프로그래밍 언어는 인기 있고 강력한 데이터 분석 도구로, pandas, NumPy, scikit-learn 등의 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 분석을 수행하였다. 이들 라이브러리는 데이터프레임을 쉽게 다루고, 통계적 분석을 지원하며, 머신러닝 모델을 구성하는 데 필수적이다. 또한, seaborn과 matplotlib을 이용해 시각화 작업을 수행하여 데이터의 내재된 패턴을 시각적으로 분석할 수 있었다. 세 번째로, 모델링을 위한 머신러닝 알고리즘 선택이 중요하다. 여러 알고리즘 중에서 선형 회귀, 결정 트…