<aside> 💡

요약

• 주제 선정 – 문제 정의하기
  • 데이터를 보고 문제를 정의할수 있고, 리서치를 기반으로 문제를 정의할수 있다
  • 이때, 쉬운 방식은 리서치를 기반으로 문제를 정의하는 것 → 왜냐하면 제한적인 시간이므로 데이터를 살표볼 겨를이 없음.
  • 예: “극한 호우가 발생하면 지역별 피해액은 얼마나 될까?”
  • 목적을 명확히 하면 → 어떤 데이터가 필요한지가 보인다.
• 데이터셋 구조 설계 – 어떤 표를 만들지 그리기
  • Row: 한 줄이 무엇을 의미할까? (예: 시군구 × 월)
  • Column: 어떤 정보가 있어야 할까? (강수량, 인구, 피해액 등)
  • 이렇게 최종 데이터 테이블의 뼈대를 먼저 만든다.
• 데이터 수집 – 필요한 데이터 모으기
  • 공공데이터, 통계자료, 보고서 등 다양한 출처에서 정보 수집
  • 데이터 단위·형식이 제각각이므로 원본 그대로 확보
• 데이터 전처리 – 쓸 수 있게 다듬기
  • 결측치 처리: 빠진 값은 0, 평균, 보간 등으로 채움
  • 이상치 처리: 말이 안 되는 값은 제거/수정, 의미 있는 극단값은 보존
  • 공간·시간 정규화: 행정구역 코드·월 단위로 통일
• 데이터 통합 – 하나로 합치기
  • 기준 테이블(Row 전부 있는 빈 달력 같은 구조)을 먼저 만들고,
  • 강수량 → 피해액 → 인구 등 하나씩 병합해 빠짐없이 채운다.
• 정규화/스케일링 – 모델 학습을 위해 변환
  • 값의 분포를 안정화(log 변환)
• 최종 데이터셋 완성
  • 목적에 맞는 단위와 컬럼으로 정리된 통합 데이터셋
  • 바로 분석·모델링에 투입 가능 </aside>

[1] 주제 선정

<aside> 💡

데이터 분석 프로젝트는 데이터를 통해 문제를 정의하고, 거기서 유의미한 인사이트를 도출해 서비스·ML/DL 모델·솔루션 제안과 같은 실행 가능한 솔루션으로 연결하는 과정이라고 생각함. 이에 주제 선정 및 문제 정의가 주요한 부분

</aside>

A. 데이터셋 기반 주제 선정

말 그대로 데이터를 살펴보면서 주제를 선정하는 방식이다. 이는 시간이 여유로우며 데이터셋이 주어졌을때 데이터들을 살펴보면서 주제를 선정하는 것으로 짧은 프로젝트기간이라면 비추천드리는 방식임.

<aside> 💡

“주제: 어떤 소비패턴을 가진 사용자가, 어떤 카드 조합을 사용할때 최대 혜택을 얻을 수 있는가? (2020)”

회사에 근무할 당시 가명/익명 처리된 신용카드 사용 내역에 대한 데이터가 존재했음. 해당 데이터를 보며 신용 카드 사용자의 대부분이 헤택을 받기 위해 카드를 선택하는데, 사람들은 어떻게 신용카드를 사용하고 있을까?에 대한 궁금증을 바탕으로 출발함.

그리고 카드 사용자들의 연평균 혜택 데이터를 보니, 혜택을 많이 받는 사용자가 있는 반면, 혜택을 못받고 있는 사용자들이 존재했음. 이를 상위 1%와 하위 60% 두그룹으로 분류했을 때 일반 사용자는 우수 사용자 대비 연 60만원 정도의 혜택을 놓치고 있었음.

이에 왜 이런 결과가 나타날까?

• “고객이 신용카드를 제대로 활용하지 못하는 이유는 무엇일까?” → 정확한 소비패턴을 모른다, 카드 구성에 큰 고려를 하지 않는다, 혜택이 없는 카드로 결제를 한다.

  

• “그렇다면 혜택을 최대화하려면 어떤 조합이 필요할까?” 라는 꼬리질문을 던지며 특정 소비패턴을 가진 사용자에게 어떤 카드 조합을 추천했을때 최대 혜택을 얻을 수 있을지를 프로젝트의 주제로 선정함

결국, 이 과정은 데이터를 먼저 바라보고 → 질문을 구체화하며 → 패턴을 발견하고 → 실질적 솔루션으로 연결하는 데이터셋 기반 주제 선정 방법의 예시라고 생각합니다.

</aside>

솔루션

1. 소비 패턴 진단
   • 카드 사용 데이터를 집계 → 분류 → 분석→ 진단하여 개인의 소비 패턴을 파악.
2. 개인별 최적화 포트폴리오 추천
   • k-최근접 이웃(k-NN)과 협업 필터링을 활용해 유사 패턴 그룹을 찾고, 비교·추출 과정을 거쳐 최적의 카드 조합을 추천.

B. 리서치 기반 주제 선정

<aside> 💡

“주제: 기후리스크 관리를 위한 대재해채권 상품 설계(2025)”

해당 주제는 기후 변화로 인한 재해 리스크를 관리하기 위해, 강수량 기반 트리거를 활용한 대재해채권(Catastrophe Bond) 상품을 설계하는 프로젝트. 이에 우리나라에 극한 호우 발생시, 지역에 따라 “지역별 피해액 예측을”하고 채권 상품을 설계하는 것을 목표로 함.

냥냥펀치_금융트랙_최종.pdf

</aside>

금융 트랙 → 금융 관련 어떤 주제를 할수 있을까?

금융 분야의 대주제에서 1차 주제 선정

• 리스크 관리

  • 신용 리스크, 시장 리스크, 운영 리스크 등

• 고객 행동 분석

  • 연체 패턴, 소비 성향, 이탈 예측, 고객 세분화

• 상품·포트폴리오 관리

  • 카드/대출/투자 상품 성과 분석, 최적화

• 사기 탐지 및 이상거래 탐지

  • 부정사용 탐지, 내부통제 강화

• 수익성·성과 분석

  • 채널별 수익 분석, 마케팅 효과 측정

• 예측·모델링

  • 신용점수, 연체 확률, 투자 리스크 예측