9주차 TIL - 실전 프로젝트 시작
Kaggle의 "Smart Logistics Supply Chain Analysis"
노트북으로, 물류 및 공급망 데이터를 분석하는 과정을 담고 있습니다.
이 노트북은 Python을 사용하여 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석(EDA),
시각화, 그리고 머신러닝 모델링을 수행합니다.
1. 데이터 로드 및 라이브러리 임포트: 분석을 시작하기 위해,
pandas, numpy, matplotlib, seaborn 등 필수 라이브러리를 임포트하고, 데이터를 pandas의 DataFrame으로 로드합니다.
2. 데이터 전처리: 결측치 처리, 중복 데이터 제거,
데이터 타입 변환 등의 작업을 통해 데이터를 분석에 적합한 형태로 정제합니다.
3. 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터의 분포, 상관관계 등을 파악하기 위해 다양한 통계적 방법과 시각화 기법을 사용합니다. 예를 들어, 히스토그램, 박스플롯, 산점도 등을 활용하여 변수 간의 관계를 분석합니다.
4. 특징 공학(Feature Engineering): 모델의 성능을 향상시키기 위해 새로운 변수를 생성하거나 기존 변수를 변환합니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 연, 월, 일로 분리하거나, 범주형 변수를 더미 변수로 변환하는 작업을 수행합니다.
5. 머신러닝 모델링: 분류 또는 회귀 모델을 구축하여 예측 분석을 수행합니다. 모델의 성능을 평가하기 위해 교차 검증, 혼동 행렬, ROC 곡선 등의 기법을 사용합니다.
이러한 단계들을 통해 물류 및 공급망 데이터에 대한 통찰을 얻고, 효율적인 의사결정을 지원하는 분석을 수행합니다.
나의 말:
ChatGPT의 말:
해당 Notion 페이지는 프랑스 내 식품 안전 위생 검사 결과 데이터를 활용하여 제조업체의 품질 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 프로젝트를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
1. 개요: 프로젝트의 목표는 식품 체인 전반에 걸쳐 수행된 공식 위생 검사 결과 데이터를 분석하여 제조업체의 위생 수준을 평가하고 개선점을 도출하는 것입니다.
2. 배경:
- 식품 안전 검사: 소비자의 건강을 보호하기 위해 실시되는 공식적인 위생 검사로, 제조업체의 위생 상태를 진단합니다.
- 품질 관리(QC)의 필요성: 제조업체는 데이터 기반의 품질 관리 시스템을 통해 제품의 일관성과 안전성을 보장하고, 위생 수준을 정량적으로 평가하여 개선 조치를 취해야 합니다.
- 프로젝트 요청 사항: 식품 안전 위생 검사 결과 데이터를 기반으로 제조업체의 위생 수준을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 이를 시각화하여 품질 관리 팀이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 대시보드를 구축하는 것입니다.
이 프로젝트는 데이터 분석과 AI 기술을 통해 식품 제조업체의 위생 수준을 향상시키고, 소비자에게 안전한 제품을 제공하는 데 기여하는 것을 목표로 합니다.
나의 말:
ChatGPT의 말:
해당 Notion 페이지는 프랑스 내 식품 안전 위생 검사 결과 데이터를 활용하여 제조업체의 품질 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 프로젝트를 상세하게 다루고 있습니다. 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:
1. 프로젝트 개요:
- 목표: 프랑스 전역에서 수행된 공식 위생 검사 결과 데이터를 분석하여 제조업체의 위생 수준을 평가하고, AI 모델을 통해 품질 관리 개선 방안을 도출하는 것입니다.
- 데이터셋: 식품 체인 전반에 걸쳐 수집된 위생 검사 결과를 포함하고 있으며, 이를 통해 제조업체의 위생 상태를 종합적으로 파악할 수 있습니다.
2. 프로젝트 배경:
- 식품 안전 검사: 소비자의 건강을 보호하기 위해 실시되는 공식적인 위생 검사로, 제조업체의 위생 상태를 진단하고 개선 방향을 제시합니다.
- 품질 관리(QC)의 필요성: 제조업체는 데이터 기반의 품질 관리 시스템을 통해 제품의 일관성과 안전성을 보장해야 합니다. 이를 위해 위생 수준을 정량적으로 평가하고, 필요 시 개선 조치를 취하는 것이 중요합니다.
- 프로젝트 요청 사항: 위생 검사 결과 데이터를 기반으로 제조업체의 위생 수준을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 이를 시각화하여 품질 관리 팀이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 대시보드를 구축하는 것입니다.
3. 데이터 분석 및 AI 모델 개발:
- 데이터 수집 및 전처리: 프랑스 내 다양한 식품 제조업체에서 수집된 위생 검사 결과 데이터를 통합하고, 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등의 전처리 과정을 수행합니다.
- 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터의 분포, 추세, 상관관계 등을 파악하기 위해 시각화 기법과 통계적 방법을 활용합니다. 이를 통해 데이터의 특성을 이해하고, 모델 개발에 필요한 인사이트를 도출합니다.
- 특징 공학(Feature Engineering): 모델의 성능을 향상시키기 위해 새로운 변수를 생성하거나 기존 변수를 변환합니다. 예를 들어, 검사 날짜를 기반으로 계절성을 반영한 변수를 추가하거나, 지역별 위생 검사 결과를 비교 분석할 수 있습니다.
- 모델 선택 및 평가: 분류 또는 회귀 모델 중 데이터 특성에 맞는 알고리즘을 선택하고, 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 평가합니다. 또한, 혼동 행렬, ROC 곡선 등의 지표를 활용하여 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등을 분석합니다.
4. 시각화 및 대시보드 구축:
- 시각화 도구 활용: Matplotlib, Seaborn, Plotly 등의 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터와 모델 결과를 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있습니다.
- 대시보드 개발: Dash, Tableau, Power BI 등의 도구를 활용하여 인터랙티브한 대시보드를 구축합니다. 이를 통해 품질 관리 팀이 실시간으로 위생 수준을 모니터링하고, 의사결정에 활용할 수 있습니다.
5. 기대 효과:
- 위생 수준 향상: 데이터 기반의 분석과 예측을 통해 제조업체의 위생 수준을 체계적으로 관리하고, 잠재적인 위생 문제를 사전에 발견하여 대응할 수 있습니다.
- 품질 관리 효율성 증대: AI 모델과 대시보드를 활용하여 품질 관리 프로세스를 자동화하고, 인적 오류를 최소화하며, 신속한 의사결정을 지원합니다.
- 소비자 신뢰도 제고: 안전하고 위생적인 제품을 지속적으로 제공함으로써 소비자의 신뢰도를 높이고, 브랜드 가치를 향상시킬 수 있습니다.
이 프로젝트는 데이터 분석과 AI 기술을 통해 식품 제조업체의 위생 수준을 향상시키고, 소비자에게 안전한 제품을 제공하는 데 기여하는 것을 목표로 합니다.