NS Shop+편성데이터를 활용하여 방송편성표에 따른 판매실적을 예측하고, 최적 수익을 고려한 요일별/ 시간대별 / 카테고리별 편성 최적화 방안 제시하는 프로젝트 입니다. 결과보고서.pdf

날씨정보, 검색어 트랜드 정보 반영 전처리

load_data(data_path, trend = True, weather = True)  

Feature Engineering

make_variable(perform_raw, test_raw, rating)  

이상치 제거 및 클러스터링

preprocess(train_var, test_var, outlier_rate, # of cluster)

학습 데이터 셋 형태 구축

mk_trainset, clutering

학습 및 inference

final_test(train, val, 3, hyperparmeters)

'data/'에 데이터 압축 해제 한 뒤

!python main.py 

• pandas
• numpy
• sklearn
• joblib
• seaborn
• lightgbm

• Hyun Lee(https://github.com/HyunLee103)
• Hyelin Nam(https://github.com/HyelinNAM)
• Kyojung Koo(https://github.com/koo616)
• Sanghyung Jung(https://github.com/SangHyung-Jung)