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[네모시] LGBMClassifier를 이용한 신용카드 사용자 연체 예측
공동작성자
# 팀소개
안녕하세요, 데이크루 6기 '네모시'팀입니다!
저희의 이름 마지막 글자가 모두 모음으로 시작(연, 원, 우, 운)한다는 흥미로운 사실에 '네명의 끝자가 모음으로 시작', 네모시 팀이 되었습니다:)
# 프로젝트 소개 및 개요
인공지능에 대한 관심이 그 어느 때보다 뜨거운 지금, 금융업계 역시 AI를 활용한 금융 서비스를 구현하려는 움직임이 보이는데요.신용카드 회사는 카드 신청자가 제출한 개인정보 및 데이터를 기반으로 신용 점수를 산정하죠?
신용카드사는 이 점수를 활용하여 '신청자의 향후 채무 불이행'과 '신용카드 대급 연체 가능성'을 예측한다고 합니다.저희가 이번 데이크루 6기의 미션 프로젝트 중 선택한 주제가 바로 '신용카드 사용자 연체 예측'!
신용카드 사용자들의 데이터를 논리적으로 분석하여, 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 알고리즘 개발 프로젝트를 진행했습니다.
지금부터 저희 네모시 팀이 두 달 가까이 진행한 데이터 분석 및 전처리, 모델링, 예측, 검증까지 전과정을 자세히 보여드리겠습니다!
Thanks a lot!
재밌게 봤습니다
재밌게 봐주셔서 감사합니다 ^^
데이터 분석쪽에서 궁금했던 내용들을 너무 도움이 많이 됩니다.
일반인이나 입문자들 입장에서는 "데이터분석"이라는 단어가 주는 장벽이 높습니다. 게다가 공교육 정규교육 과정에서 기초내용이나 기본 내용을 배운 적이 없어서 더욱 접근의 시작이 어렵습니다.
주변에 여쭤보면 구글링을 하라고 합니다. 하지만 입문자의 입장에서는 숲을 모르는 상황에서 나무 하나하나를 검색한다고 하여서 데이터 분석을 하기는 매우 어렵습니다.
네모시에서 설명해주신 내용을 하나하나 읽어보면, 데이터 분석의 전체적인 프로세스는 어떻게 되는지부터 알 수 있어서 너무 도움이 많이 됩니다. 또한, 데이터 분석의 과정을 딱딱하고 어려운 어조로 장벽을 높이는 것이 아니라, 입문자들 눈높이에서 친절하게 손잡고 하나하나 내용을 안내해주고 있어서 데이터 분석을 하고 싶은 입문자들에게 그 벽을 허물어 주고 더욱 친근하게 다가갈 수 있는 내용으로 안내하고 있습니다.
입문자들이나 일반인들이 데이터 분석하고 싶은 궁금한 주제만 있다면, 네모시의 가이드대로 차근차근 데이터 분석을 시도할 수 있을 것 같습니다. 데이터 분석의 프로세스를 설명하는 것이 어렵다기 보다는 입문자의 눈높이에 맞추어서, 누구나 쉽게 프로세스대로 따라할 수 있게 설명하는 것이 어려운데, 네모시의 데이터분석에 대한 설명은 입문자의 눈에서 쉽게 다가갈 수 있게 해주셔서 너무 도움이 되고 유용합니다. 싶지어 깊이의 면에서도, 전문적이고 완벽합니다!
데이터 분석을 하고 싶은 주제들이 생길 때마다, 네모시의 가이드를 공부하러 오겠습니다!! 너무 훌륭합니다!!
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