따릉이 대여량 예측 프로젝트 🚴

초급, 정형, 시계열, 회귀, 교통

  • 초급 프로젝트
  • 3 시간 6 스테이지
  • 3034 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

파이썬 기반의 데이터 분석 및 인공지능 기술을 활용하여 서울시 따릉이 자전거 대여량을 예측하는 프로젝트입니다.

실제 따릉이 데이터를 활용하여 데이터 전처리부터 예측 모델링까지의 전 과정을 체험하세요!

목표

데이터 전처리, 시각화, 통계적 분석, 머신러닝 및 딥러닝 모델링 등 다양한 기법을 배우고, 실제 데이터를 바탕으로 예측 모델을 개발하여 정확한 자전거 대여량을 예측할 수 있게 됩니다.

설명

공공 자전거는 서울시 시민들의 발이 되어 주고 있는 만큼, 실제 도시 교통 문제를 해결하는 데 도움이 되는 현실적인 응용 사례입니다.

데이터 분석 및 인공지능 기술의 가치를 직접 체험하며, 이를 통해 자전거 대여 서비스의 효율성과 지속 가능한 도시 발전에 기여하는 방법을 찾아 보세요!

산업 적용

자전거 대여량 예측 기술은 도시 교통 계획, 공공 교통 정책, 마케팅 전량, 스마트 시티 기획 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다.

자전거 이용 데이터를 분석하여 인프라를 개선하고, 대여소 위치를 최적화하는 등 교통 정책 수립에 기여할 수 있고, 대중교통 및 자전거 대여 서비스 간 연계성을 높일 수도 있겠죠!

뿐만 아니라 도시의 이동성과 지속 가능성을 높이는 스마트 시티 솔루션을 개발할 수도 있을 것입니다.

더 나아가 자전거 대여 서비스를 활용한 프로모션 및 광고 캠페인을 기획하여 대여량 증가를 통한 서비스 확장에 기여할 수도 있습니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 6 개

1. 데이터 불러오기
2. 데이터 확인
3. 모델링 기초
4. EDA & 모델링(1)
5. EDA & 모델링(2)
6. 모델링
연습
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지금 바로 데이터 분석가로서의 첫걸음을 내딛어 보세요.
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내 학습 진도

1. 데이터 불러오기

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