13개의 산업과 14개의 지역으로 알아보는 제주 재난지원금 소비추이 분석 -Geopandas lib을 사용하여 UTM coordinates에서 위.경도 좌표로 변환. -읍.면.동 데이터를 추출하기 위하여 위.경도 데이터에서 역좌표 변환 -Plotly lib를 사용하여 산업별 업소 지도 시각화 -각 산업별 재난 지원금/일반결제 소비 추이 비교분석

2019년 월별 신용카드 거래 데이터를 기반으로 관광객의 카드 소비 패턴 분석 및 업종별 매출구조 분석 -제주 내.외국인 관광객 입도 데이터 및 신용카드 거래 데이터를 사용하여 계절별 관광객 소비 특성을 분석 -'제주 여행','제주 가볼만한 곳','제주 맛집' 등 제주관광 관련 검색어 키워드 크롤링 및 WordCloud 시각화 -관광시에 이용하는 버스 정류장, 음식점 종류별, 숙박업소 등의 데이터를 활용하여 QGIS 지도 시각화 -6개의 관광산업 업종별 내.외국인 관광객 소비 패턴 및 매출구조 분석

소설 작가의 필체를 분석하여 특징 도출 및 텍스트 뭉치 분석을 통하여 저자를 예측하는 대회에서 상위 10%를 차지했습니다.

소설 작가의 필체를 분석하여 특징 도출 및 텍스트 뭉치 분석을 통한 저자 예측 -작가별 문장 길이, 대화체, 특수문자 개수 등 작가의 필체 특징 분석 -Text cleaning, Tokenization, Lemmatization 등 자연어 전처리 및 임베딩 -CountVectorizer, TF-IDF 등 Text Vectorization을 진행하여 모델링에 적합한 structure로 변환 -LSTM, CNN 모델링 및 비교 학습을 통해 log_loss 0.22인 CNN 모델을 최종 선정

행정안전부, 한국정보화진흥원에서 주최한 빅데이터 해커톤 프로젝트에서 '제주시 저상버스 운영 최적화'라는 주제로 대상을 쾌거 했습니다.