2018

  1. 2018.08 - 2018.09 > e-commerce 상품 이미지 제작 및 자동등록 서비스
    [Python, Jquery]

    상품 기본 정보 입력후 상품 정보 이미지 자동 제작 및 자동등록 기능 link

    • 상품정보, 영양정보 입력 후 Mysql 저장가능한 관리자 페이지 구축
    • 등록된 이미지 템플릿을 사용하여 상품이미지 제작 기능 개발
    • selenium을 사용한 gmarket 자동등록 기능 개발

  2. 2018.07 - 2018.07 > Walmart Store Sales Forecasting
    [Python, Pandas, Matplotlib]

    날씨, 매장정보, 유가, 실업률과 주별 판매량 예측 link

    • Data Preprocessing
      • 날씨별, 시간별 데이터 파악
    • Data Analysis
      • Gradient boost regressor를 사용하여 분석
      • fbpophet을 사용하여 시계열 분석

  3. 2018.05 - 2018.05 > Bike Sharing Demand
    [Python, Pandas, Matplotlib]

    날씨와 시간 데이터를 통해 자전거 대여량 예측 link

    • Data Preprocessing
      • 날씨별, 시간별 데이터 파악
    • Data Analysis
      • Randomforest를 사용하여 분석
      • Gradient boost regressor를 사용하여 분석
      • Xgboostregressor를 사용하여 분석

  4. 2018.04 - 2018.04 > Recommend coordination
    [Python, MySQL, Bootstrap, JQuery]

    웹 코디 이미지 색상 분석을 이용한 coordination 추천 link

    • 데이터 크롤링 및 데이터베이스 구축
      • Phantomjs로 Mapssi 코디 데이터 크롤링
      • 이미지 주소, 색상 데이터 MySQL 저장
    • 이미지 분석
      • RGB clustering으로 대표색상 추출
      • KNN으로 색상검색기능 구현
      • MLP로 색상추천기능 구현
    • Flask server 구축
      • bootstrap으로 레이아웃 구성
      • RGB값을 KNN을 사용하여 검색기능 구성

  5. 2018.03 - 2018.04 > Walmart Trip Type Classification
    [Python, Pandas, Matplotlib]

    구매 품목과 수량으로 고객을 38개로 분류 link

    • Data Preprocessing
      • 상품 Missing value 처리
      • Type, 고객별 구매데이터 취합
    • Data Analysis
      • Xgboost를 사용하여 classification 분석
      • LightGBM을 사용하여 classification 분석

  6. 2018.02 – 2018.03 > Walmart : Sales in Stormy Weather
    [Python, Pandas, Matplotlib]

    날씨를 토대로 각 매장의 아이템의 판매량을 예측 link

    • Data Preprocessing
      • weather data missing value 처리
      • train data store 별로 데이터 취합
    • Data Analysis
      • OLS을 이용하여 Regression 분석