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統一編號 206-87-09615
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최경빈
좋은 데이터 분석가, 데이터 과학자가 되기 위한 고민과 노력을 계속하고 있습니다. 석사 과정 동안 실제 기업의 데이터를 기반으로 소비자 행동과 관련된 연구를 진행한 경험이 있습니다. 탐색과 실험을 반복적으로 빠르게 하면서 해답을 찾는 방식을 선호하고 빠르게 변해가는 기술에 적응함과 동시에 그 원리를 이해하기 하기 위한 학습을 멈추지 않고 있습니다.
經歷
Data Scientist in NextCommerceLab DataAI team
● 광고 최적화 플랫폼 기능 : Text mining 엔진 source code 개발 디지털 광고 최적화 솔루션 기능 중 광고주의 제품/서비스에 대한 social 상에서의 반응 및 의견 을 종합해 분석하는 기능 구현. 수집된 문서 집합 데이터를 불러와 자연어 처리 후 목적에 맞는 Text mining 방법론 적용 후 시각화 분석을 진행하는 module 및 package 구현 구현 Function : 자연어 처리,키워드 추출, 감성 분석, 토픽 분석, 연관 단어 분석 ● 광고주 제품/서비스에 대한 Social Analytics Report 작성 광고주 제품 및 서비스에 대한 online 상에서의 반응 분석 SNS (Twitter, Instagram, Blog), Community(Cafe, dcinside, Inven 등) text 수집 후 자연어 처 리 및 텍스트 마이닝, 시각화 처리를 통해 Insight 발굴. 취급 도메인 : PC-모바일 게임 / 패션의류 / 자동차 / 제약 등
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學歷
活動
最近活動
獲獎 1
證照 1
專案 6
프로젝트
포털 뉴스 댓글 데이터 분석
2020년 12월 - 2021년 2월 · 3개월
- SBS 기자팀의 의뢰로 다음,네이버 두 포털 내 일자별 랭킹 뉴스에 포함된 모든 댓글 데이터에 대한 분석 진행 - CSV, RDS 등 1000개 이상의 댓글 file들을 DB로 구축 (MariaDB). - SQL Query를 활용한 데이터 탐색 및 분석 진행 (ex. 댓글을 많이 쓴 user Top 10% 가 기사의 like를 가장 많이 받은 댓글 top5에 속하는 비율은?) - 정치적 논조가 Labeling 된 댓글 데이터를 활용한 Classifier(Embedding+LSTM) 구축 후 포털 간 논조 비교 분석
프로젝트
포털 뉴스 댓글 데이터 분석
2020년 12월 - 2021년 2월 · 3개월
- SBS 기자팀의 의뢰로 다음,네이버 두 포털 내 일자별 랭킹 뉴스에 포함된 모든 댓글 데이터에 대한 분석 진행 - CSV, RDS 등 1000개 이상의 댓글 file들을 DB로 구축 (MariaDB). - SQL Query를 활용한 데이터 탐색 및 분석 진행 (ex. 댓글을 많이 쓴 user Top 10% 가 기사의 like를 가장 많이 받은 댓글 top5에 속하는 비율은?) - 정치적 논조가 Labeling 된 댓글 데이터를 활용한 Classifier(Embedding+LSTM) 구축 후 포털 간 논조 비교 분석
이희상님과 함께 참여함.
프로젝트
대-스타 해결사 플랫폼 인공지능(AI) 기반 드라마 시청률 예측 과제
디다이브 · 2020년 9월 - 2020년 12월 · 4개월
마이크로소프트의 애저(AZURE) 머신러닝을 활용한 11개 변수 분석을 통해 정확하게 예측해 심사 위원의 호평을 받았으며, 감성 기반의 연관어를 활용한 광고, 캐스팅, 시청자층 분석을 통해 협찬 등 부가수익을 극대화할 수 있는 방법도 제시해 확장 가능성에도 높은 점수 획득
프로젝트
대-스타 해결사 플랫폼 인공지능(AI) 기반 드라마 시청률 예측 과제 우승
2020년 9월 - 2020년 12월 · 4개월
마이크로소프트의 애저(AZURE) 머신러닝을 활용한 11개 변수 분석을 통해 정확하게 예측해 심사 위원의 호평을 받았으며, 감성 기반의 연관어를 활용한 광고, 캐스팅, 시청자층 분석을 통해 협찬 등 부가수익을 극대화할 수 있는 방법도 제시해 확장 가능성에도 높은 점수 획득하며 과제 우승
이희상님과 함께 참여함.
프로젝트
Online Purchase Intents Prediction Utilizing Shopping Visit Types
2019년 1월 - 2019년 4월 · 4개월
Proving that it is more advantageous to utilize the predictive variables derived from the proposed method than to use the existing consumer behavior explanatory variables based on the actual clickstream data including 8,702,270 user sessions from a total of 141,899,586 clicks.