• 만성질환의 피보험자에 대한 총 의료비 영향분석 • Risk Adjustment model(OLS)를 설계해서 피보험자의 예상 지출 분석 • 내/외래환자 지출을 피보험자 정보(나이,인종 등)을 이용하여 분석 • ICD-9 diagnosis code를 Charlson’s Comorbidity Indicators (CCI)로 변환 • 보험사 지출분석을 통해 내래환자, 신장질환, 우울증이 가장 큰 영향을 주는 것을 확인

• 충돌 가능성이 높은 소행성을 변수를 활용하여 예측 • 예비분석을 통하여 2개의 다른 클러스터가 지구와의 거리와 소행성 사이즈의 유사점이 있는것을 K-means Clustering을 통해 확인 • 반응변수와 예측변수의 고려하여 3개의 통계예측모델을 적용 • Light Gradient Boosting Model이 최단시간 안에 최고정확도를 예측

• 뉴욕시 네의 최저가 Airbnb 숙박 옵션 분석 및 각각의 변수들의 비율 데이터를 시각화 • Airbnb 수요의 계절성을 시계열로 확인/ 숙박 유형 변수가 Airbnb 가격의 중요변수인 것을 확인 • 브룩클린이 개인/공유 룸 숙박에서 많은 옵션을 최저가격에 제공하는 것을 확인

• 주택가격에 가장 큰 영향을 미칠 예측변수 및 관계성 분석 • 요인 분석과 반응변수의 일반화 및 주택 가격에 미치는 모든 변수 분석 • 3 가지의 통계모델을 구성하여 Ridge 모델을 MSE 기준으로 가장 높은 정확율을 주는 것을 확인 • 모든 주택과 연관된 예측변수들이 주택가격에 영향을 주는 것을 확인