머신러닝 데이터 분석 및 예측, 시각화

* 데이터의 품질에 따라 분석결과는 달라집니다. 신뢰할 수 있는 원본 데이터로 전달 부탁드립니다.

* 데이터는 시계열 데이터일 경우 최소 3년 이상의 데이터를 준비해 주셔야 좋습니다.

* 예측 데이터를 원하실 경우, 과거 데이터가 많을 수록 좋습니다.

* Raw Data는 처음 주신 데이터 기준으로 작성됩니다. 데이터 전처리가 끝난 후, 진행 도중에 다른 raw data 를 주시면 반영이 어렵습니다.

* 원본데이터의 상태에 따라 전처리 비용이 추가될 수 있습니다.

Python을 주로 사용합니다. 그 외 분석 관련 툴은 별도 문의주세요.

[진행 내용]

1. 데이터 분석 및 시각화

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- 고객 분석: 고객의 행동 분석, 고객 세그먼트화, 고객 생애 가치 예측 등

- 판매 분석: 과거 판매 데이터를 기반으로 미래 판매 예측

- 시장 분석: 경쟁사 분석, 시장 트렌드 예측

- 도구: Python(Matplotlib, Seaborn, Plotly 등), Tableau 등을 활용한 시각화 제공

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2. 예측 모델 개발

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- 판매 예측: 계절성, 프로모션 효과 등을 고려한 판매 예측 모델

- 재고 관리: 수요 예측을 통해 적정 재고 수준을 유지

- 리스크 관리: 고객의 신용 위험 예측, 보험 청구 예측

- 기술 스택: Scikit-learn, TensorFlow, Keras 등을 사용한 예측 모델 개발

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3. 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션

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- 실시간 데이터 분석: 기업의 주요 성과 지표(KPI)를 실시간으로 추적하고 예측

- BI 도구 활용: Power BI, Google Data Studio, Tableau 등의 BI 도구와 ML 모델 결합

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4. 맞춤형 머신러닝 모델 제공

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- 수요 예측: 제조업체의 생산 수요 예측

- 비용 예측: 사업 운영에서 발생할 수 있는 다양한 비용 예측

- 고객 행동 분석: 전자상거래 기업을 위한 구매 패턴 분석

- 기술 스택: Keras, PyTorch 등을 활용하여 맞춤형 모델 개발

그 외(별도 문의)

- 통계 데이터 분석

- 텍스트 마이닝

- 컴퓨터비전/이미지 분석

- 자연어 처리

[예시 견적]

* 구체적인 견적은 데이터 특성과 원하시는 결과물에 따라 달라집니다. 견적 상담 후 진행해 주세요.

단계 1: 고객 요구 사항 분석 및 데이터 이해 600,000

단계 2: 데이터 전처리 및 클렌징 1,200,000

단계 3: 예측 모델 설계 및 훈련 2,400,000

단계 4: 모델 평가 및 최적화 1,200,000

단계 5: 결과 분석 및 시각화 600,000

단계 6: 최종 보고서 600,000

* 결과물은 소스내용 제공됩니다.

* 원하는 특정 파일 유형이 있을 경우 미리 말씀 주세요.

1. 문의 > 샘플데이터와 요구사항 커뮤니케이션 > 견적안내

2. 진행방향 및 견적 합의 > 작업진행

3. 1차 작업물 전달 (> 1차 수정 >2차 작업물 전달 > 2차 수정)(선택)

4. 최종본 확정 > 작업물 전달

5. 구매확정(의뢰인)

1. 분석 및 시각화를 원하는 데이터의 샘플을 준비해 주세요.

2. 어떤 메세지를 누구에게 전달하고 싶은지 생각해 보시고 알려주세요.