- 데잇걸즈 4기 마지막 프로젝트로 여성 1인가구의 라이프스타일을 고려한 서울 주거 적합지 선정 진행 - 12월 5일, 프로젝트 심사 결과 과학기술정보통신부 장관상 수상 - 주거지 선정에 참고할만한 구체적인 지표와 가이드라인이 없다는 pain point를 해결하기 위해, 설문조사 및 통계자료를 기반으로 1명의 페르소나를 선정하여 정교한 지표를 선정하고 도출함 - 전처리 : 카카오맵 open API, z-score 표준화, Min-Max 스케일링 등을 통한 데이터 전처리 진행 - 결과 : 데이터 전처리 퍼널 별 특정 행정동을 레이더 차트 및 지도에 맵핑하여 추천동네를 제안

1.배경 : 구체적인 라이프스타일을 반영할 수 있는 개인화된 주거지 찾기 서비스의 미비함 2.방향 : 주거지 선정에 참고할만한 구체적인 지표와 가이드라인이 없다는 pain point를 해결하기 위해, 설문조사 및 통계자료를 기반으로 1명의 페르소나를 선정하여 정교한 지표를 선정하고 도출함 3.전처리 : 카카오맵 open API, z-score 표준화, Min-Max 스케일링 등을 통한 데이터 전처리 진행 4.결과 : 데이터 전처리 퍼널 별 특정 행정동을 레이더 차트 및 지도에 맵핑하여 추천동네를 제안

코로나19 확산 속에서도 비대면 소프트웨어(SW) 여성인재 양성은 이어지고 있다. 한국정보화진흥원(NIA)은 디지털 전환을 이끄는 SW 여성인재 취업역량 교육과정 데잇걸즈와 코듀에이스 4기 94명이 수료했다고...

- 프로젝트 배경 : 현재 서울시의 전국 소상공인 서비스, 우리마을가게 서비스는 각 상권의 유동인구 및 유사업종 매출량을 토대로 분류하여, 각 상권의 특징이 반영되지 않음. - 목표 : 세부적인 특성까지 반영한 전문적인 상권구분을 통해 도출된 상권간 특징을 비교 - 방법 : k-means 클러스터링을 통한 6개로 상권 분류 → 데이터 분석으로 수립한 가설의 참/거짓 검토 후 대안 제시

- 방향 : 데잇걸즈 내 반복적인 체크아웃 진행 방식 개선을 위해 실제 구성원의 체크아웃 설문조사 내용 분석 → 체크아웃 채널의 실질적 용도 파악 후 프로그램 개선을 위한 2가지 제언을 제시 - 컨셉 : 소속사 대표님(운영진)과 데이터 분석가 신인 팀인 데뷔걸즈(팀 이름) - 분석 : 통계적 객관성을 확보한 감성분석 + Python과 Konlpy를 이용한 기술적 분석을 함께 진행함