SSR
공공데이터와 상권 데이터를 결합해 리스크 기준을 설계하고, 비교 가능한 웹 서비스 흐름으로 구현함.
서울 25개 구, 행정동 428개, 취약 상권 1,570개 비교
25 Seoul Districts12,074 Transactions428 Dongs
리스크 사유대체 후보공개 사이트
문제 정의 · 리스크 기준 설계
Python · SQL · HTML/CSS/JS
Projects
대표 프로젝트를 포함한전체 아카이브
각 프로젝트의 도메인, 문제 유형, 사용 기술을 기준으로 빠르게 비교할 수 있도록 정리했습니다.
Explorer
필터로 프로젝트 좁히기
규모는 작게, 분류는 명확하게. 채용 담당자가 보고 싶은 기준만 빠르게 고를 수 있게 정리했습니다.
6개 프로젝트
도메인
문제 유형
기술
정렬
Featured Projects
역할 적합성과 검증 신호가 가장 빠르게 읽히는 대표 작업입니다.
LTS
공공데이터와 공간 정보를 격자 단위로 재구성하고, 위험 구간 해석과 설치 후보 비교 로직을 함께 설계함.
4개 신도시 권역 비교와 교산 적용 시나리오까지 포함
AUC 0.8604Top-10% Lift 4.39x
전이 검증위험 격자설명 가능한 추천
공간 위험도 설계 · 전이 검증 구조화
Python · GIS · Jupyter
SPA
고객-오퍼-채널 구조로 데이터를 재편하고, 반응 패턴과 성과 차이를 Tableau까지 연결해 해석함.
AUC 0.8147 / Recall 0.8712 / Precision 0.6830 / F1 0.7657
AUC 0.8147Recall 0.8712NDCG@5 1.0000
CRMOffer ResponseCustomer Segmentation
이벤트 구조 재설계 · 추천 후보 해석
Python · SQL · Tableau
Supporting Projects
도메인과 산출물 범위를 넓혀 보여주는 보조 사례입니다.
UOR
거래 이력에서 RFM과 구매 패턴을 정리하고, 세그먼트별 차이를 비교해 이커머스 관점 인사이트로 연결함.
UK Online Retail 공개 거래 데이터와 고객 구매 이력 기반
Top 20% = 73.5% Sales84.2% MoM Drop
UK Online RetailE-commerceRFM
RFM 해석 구조화 · 통계 검정 정리
Python · SQL · Jupyter
S
주문·세션·사용자 데이터를 묶어 카테고리, 진입 페이지, 디바이스, 이탈 페이지 관점으로 전환 병목을 재구성함.
주문 1,000건 / 사용자 500명 / 세션 2,000건 기준 분석
1,000 Orders6.38% Mobile CVR
주문 감소모바일 전환전자기기 완료율
데이터 설계 · 전환 흐름 분석
Python · Pandas · HTML/CSS/JS
NGP
경기·선수 데이터를 통합하고 EDA, 모델링, 지표 비교를 연결해 팀과 선수 특성을 함께 해석함.
경기와 선수 데이터를 하나의 흐름으로 통합
EDA통계 검정회귀 예측
데이터 통합 · 모델링
Python · Jupyter