주제: TV 광고 노출량으로 수입 자동차 브랜드의 등록 대수 예측 모델 구상

목적: 등록대수를 달성하기 위한 미디어 KPI를 설정하고 최적의 채널믹스 추천 제공

프로젝트 기간: 2021.04.29 - 2021.07.14

참가인원: 10명 - 홍상윤[PM], 정현석[PL], 고정현, 고현실, 김기성, 김선희, 김영진, 김현진, 서채빈, 정솔

프로젝트 발표자

• 프로젝트 소개 및 개요 : 홍상윤 [PM]
• 데이터베이스 파트: 정솔 [DB 팀장]
• 머신러닝 파트: 김영진 [ML 팀장]
• 대시보드 서비스 파트: 김기성 [Service 팀장]

프로젝트 개요

팀 구성원

• DB 팀: 닐슨 아리아나 자료, KAIDA (한국 수입 자동차 협회), 네이버 데이터랩 크롤링으로 수집한 자료를 Data Base에 구축
• ML 팀: DB 팀에서 받은 자료를 바탕으로 머신러닝 선형회귀 구축, AD Sotck 알고리즘 활용, 딥러닝 MLP 모델 구축 → MMM(Media Mix Modeling) 구축
• Sercive 팀: DB 팀에서 정재한 자료와 ML 팀에서 만든 모델을 가지고 트렌드 분석 및 예측 결과 대시보드로 구현

프로젝트 구성

프로젝트 설명

1. 데이터베이스 구축 [DB 팀]