신용카드 사용자 연체 예측 프로젝트 💳

개요

프로젝트의 초점은 단순한 머신러닝 기법의 학습을 넘어 데이터 분석, 전처리, 피처 엔지니어링, 모델링 기법에 집중하며, 분석 역량의 향상을 목표로 합니다.

목표

본 프로젝트의 목표는 실제 데이터 사이언티스트들이 문제에 직면했을 때 적용하는 방법론을 예시로 들고 있으며, 실질적인 데이터 분석 및 모델링 기법을 깊이 있게 배우는 것입니다. 데이커와 데이터 사이언티스트를 대상으로 하며, 머신러닝 대회에서 상위 랭커로 도약할 수 있는 실용적인 기술과 방법론을 전수합니다.

설명

이 프로젝트는 사용자의 신용등급을 예측하는 문제로, 머신러닝 중급자를 대상으로 합니다. 데이터와 타겟 변수와의 관계를 깊이있게 분석하고 보팅(Voting) 방법을 사용하여 고도의 성능을 내는 방식을 배울 수 있습니다.

산업 적용

성별, 소득, 직업 등의 피처를 분석하여 사용자의 신용등급을 예측하는 이 분석은 금융 분야에서 큰 가치를 가집니다. 금융기관은 이러한 예측을 통해 대출, 신용카드 발급, 그리고 다른 금융 서비스를 제공할 때 리스크를 최소화할 수 있습니다. 또한, 신용등급 예측은 개인화된 금융 상품과 서비스를 제공하는 데도 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 금융 분야에서는 고객의 신뢰도를 높이고, 서비스의 효율성을 개선할 수 있습니다.